From b49b5e3592d25919f541be17d137e121c65e49b4 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Krzysztof Rudnicki <krzysztofrudnicki0@gmail.com>
Date: Mon, 21 Apr 2025 15:35:25 +0200
Subject: [PATCH] wip wdwr report

---
 .../WDWR/projekt/doc/combined_document.md     | 771 +++++++++++++++
 Programming/WDWR/projekt/doc/main.pdf         | Bin 0 -> 90182 bytes
 Programming/WDWR/projekt/doc/main.tex         | 921 ++++++++++++++++++
 3 files changed, 1692 insertions(+)
 create mode 100644 Programming/WDWR/projekt/doc/combined_document.md
 create mode 100644 Programming/WDWR/projekt/doc/main.pdf
 create mode 100644 Programming/WDWR/projekt/doc/main.tex

diff --git a/Programming/WDWR/projekt/doc/combined_document.md b/Programming/WDWR/projekt/doc/combined_document.md
new file mode 100644
index 00000000..7e5fb9b1
--- /dev/null
+++ b/Programming/WDWR/projekt/doc/combined_document.md
@@ -0,0 +1,771 @@
+## **Politechnika Warszawska Instytut Automatyki i Informatyki Stosowanej**
+
+**Sprawozdanie z projektu na przedmiot Wspomaganie Decyzji w Warunkach Ryzyka**
+
+Krzysztof Rudnicki 307585
+
+
+## **Spis treści**
+
+| 1 | Treść zadania                                                                                                                                                                                                                                                                                                        | 2                          |
+|---|----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|----------------------------|
+| 2 | Jednokryterialny model wyboru w warunkach ryzyka z wartością oczekiwaną jako miarą<br>zysku<br>2.1<br>Zbiory indeksowe<br>.<br>2.2<br>Parametry<br>2.3<br>Zmienne<br>2.4<br>Ograniczenia<br>.<br>2.5<br>Funkcja celu                                                                                                 | 3<br>3<br>3<br>4<br>4<br>4 |
+| 3 | Dwukryterialny model zysku i ryzyka z wartoscią oczekiwaną jako miarą zysku i od<br>chyleniem maksymalnym jako miarą ryzyka<br>3.1<br>Zbiory indeksowe<br>.<br>3.2<br>Parametry<br>3.3<br>Zmienne<br>3.4<br>Ograniczenia<br>.<br>3.5<br>Metoda punktu odniesienia<br>.                                               | 5<br>5<br>5<br>5<br>5<br>6 |
+| 4 | Wyznaczenie parametrów zadania z rozkładu t-Studenta                                                                                                                                                                                                                                                                 | 6                          |
+| 5 | Model dla programu AMPL<br>5.1<br>Plik z modelem (.mod)<br>5.2<br>Plik z danymi (.dat)<br>5.3<br>Skrypty uruchomieniowe (.run)                                                                                                                                                                                       | 8<br>8<br>11<br>14         |
+| 6 | Rozwiązanie zadania optymalizacji<br>6.1<br>Wyniki dla modelu jednokryterialnego<br>.<br>6.2<br>Wyniki dla modelu dwukryterialnego<br>6.2.1<br>Obraz zbioru rozwiązań efektywnych w przestrzeni ryzyko-zysk<br>.<br>6.2.2<br>Analiza relacji dominacji stochastycznej dla trzech wybranych rozwiązań efek<br>tywnych | 16<br>16<br>19<br>19<br>21 |
+
+
+## **WDWR 18402**
+
+Rozważamy następujące zagadnienie planowania produkcji:
+
+• Przedsiębiorstwo wytwarza 4 produkty P1,. . . ,P4 na następujących maszynach: 4 szlifierkach, 2 wiertarkach pionowych, 3 wiertarkach poziomych, 1 frezarce i 1 tokarce. Wymagane czasy produkcji 1 sztuki produktu (w godzinach) w danym procesie obróbki zostały przedstawione w poniższej tabeli:
+
+|                   | P1   | P2   | P3   | P4   |
+|-------------------|------|------|------|------|
+| Szlifowanie       | 0,4  | 0,6  | —    | —    |
+| Wiercenie pionowe | 0,2  | 0,1  | —    | 0,6  |
+| Wiercenie poziome | 0,1  | —    | 0,7  | —    |
+| Frezowanie        | 0,06 | 0,04 | —    | 0,05 |
+| Toczenie          | —    | 0,05 | 0,02 | —    |
+
+• Dochody ze sprzedaży produktów (w zł/sztukę) określają składowe wektora losowego **R** = (*R*1*, . . . , R*4) *T* . Wektor losowy **R** opisuje 4-wymiarowy rozkład *t*-Studenta z 5 stopniami swobody, którego wartości składowych zostały zawężone do przedziału [5; 12]. Parametry *µ* oraz **Σ** niezawężonego rozkładu *t*-Studenta są następujące:
+
+$$
+\mu = \begin{pmatrix} 9 \\ 8 \\ 7 \\ 6 \end{pmatrix}, \qquad \Sigma = \begin{pmatrix} 16 & -2 & -1 & -3 \\ -2 & 9 & -4 & -1 \\ -1 & -4 & 4 & 1 \\ -3 & -1 & 1 & 1 \end{pmatrix}.
+$$
+
+• Istnieją ograniczenia rynkowe na liczbę sprzedawanych produktów w danym miesiącu:
+
+|         | P1  | P2  | P3  | P4  |
+|---------|-----|-----|-----|-----|
+| Styczeń | 200 | 0   | 100 | 200 |
+| Luty    | 300 | 100 | 200 | 200 |
+| Marzec  | 0   | 300 | 100 | 200 |
+
+- Jeżeli w danym miesiącu jest sprzedawany produkt P1 lub P2, to musi być również sprzedawany produkt P4 w ilości nie mniejszej niż suma sprzedawanych produktów P1 i P2.
+- Istnieje możliwość składowania do 200 sztuk każdego produktu w danym czasie w cenie 1 zł/sztukę za miesiąc. Aktualnie firma nie posiada żadnych zapasów, ale jest pożądane mieć po 50 sztuk każdego produktu pod koniec marca.
+- Przedsiębiorstwo pracuje 6 dni w tygodniu w systemie dwóch zmian. Każda zmiana trwa 8 godzin. Można założyć, że każdy miesiąc składa się z 24 dni roboczych.
+- 1. Zaproponować jednokryterialny model wyboru w warunkach ryzyka z wartością oczekiwaną jako miarą zysku. Wyznaczyć rozwiązanie optymalne.
+- 2. Jako rozszerzenie powyższego zaproponować dwukryterialny model zysku i ryzyka z wartością oczekiwaną jako miarą zysku i odchyleniem maksymalnym jako miarą ryzyka. Dla decyzji **x** *∈ Q* odchylenie maksymalne jest definiowane jako *D*(**x**) = max*t*=1*,...,T |µ*(**x**) *− rt*(**x**)*|*, gdzie *µ*(**x**) oznacza wartość oczekiwaną, *rt*(**x**) realizację dla scenariusza *t*.
+	- a. Wyznaczyć obraz zbioru rozwiązań efektywnych w przestrzeni ryzyko–zysk.
+	- b. Wskazać rozwiązania efektywne minimalnego ryzyka i maksymalnego zysku. Jakie odpowiadają im wartości w przestrzeni ryzyko–zysk?
+	- c. Wybrać trzy dowolne rozwiązania efektywne. Sprawdzić czy zachodzi pomiędzy nimi relacja dominacji stochastycznej pierwszego rzędu. Wyniki skomentować, odnieść do ogólnego przypadku.
+
+
+## **2 Jednokryterialny model wyboru w warunkach ryzyka z wartością oczekiwaną jako miarą zysku**
+
+W celu rozwiązania postawionego zadania dokonano sformułowania modelu programowania liniowego całkowitoliczbowego. Poniżej przedstawiono zapis matematyczny modelu.
+
+## **2.1 Zbiory indeksowe**
+
+| Zbiór             | Opis                                                 |
+|-------------------|------------------------------------------------------|
+| P =<br>P1, , P4   | Zbiór wytwarzanych produktów                         |
+| T =<br>T1, , T5   | Zbiór typów narzędzi wykorzystywanych przy produkcji |
+| M =<br>M1, M2, M3 | Zbiór kolejnych miesięcy produkcji                   |
+
+## **2.2 Parametry**
+
+| Parametr                   | Opis                                                                  |
+|----------------------------|-----------------------------------------------------------------------|
+| tct                        | Liczba narzędzi typu t [szt]                                          |
+| eppup                      | Oczekiwany zysk ze sprzedaży jednej sztuki produktu<br>p [zł]         |
+| ttputp                     | Czas wykorzystania maszyny typu<br>t przy produkcji jednej sztuki pro |
+|                            | duktu<br>p [godz]                                                     |
+| smlmp                      | Limit sprzedaży produktu<br>p w miesiącu<br>m [szt]                   |
+| stlp                       | Limit pojemności magazynu na produkt<br>p [szt]                       |
+| stcpu                      | Koszt magazynowania jednej sztuki dowolnego produktu [zł]             |
+| st0p                       | Początkowy stan magazynowy produktu<br>p [szt]                        |
+| dstp                       | Porządany końcowy stan magazynowy produktu<br>p [szt]                 |
+| dpm                        | Liczba dni roboczych w każdym miesiącu [d]                            |
+| spd                        | Liczba zmian w każdym dniu roboczym [j]                               |
+| whps                       | Liczba godzin roboczych w ciągu każdej zmiany [godz]                  |
+| whpm =<br>dpm · spd · hps  | Liczba godzin roboczych w ciągu każdego miesiąca [godz]               |
+| =<br>attt<br>tct<br>∗ whpm | Dostępna liczba godzin roboczych maszyn typu<br>t w ciągu każdego     |
+|                            | miesiąca [godz]                                                       |
+
+
+## **2.3 Zmienne**
+
+| Zmienna                                            | Opis                                                               |
+|----------------------------------------------------|--------------------------------------------------------------------|
+| pmp                                                | Liczba sztuk produktu<br>p wyprodukowanych w miesiącu<br>m [szt]   |
+| smp                                                | Liczba sztuk produktu<br>p sprzedanych w miesiącu<br>m [szt]       |
+| X<br>=<br>tsp<br>smp                               | Całkowita liczba sprzedanych sztuk produktu<br>p                   |
+| m∈M                                                |                                                                    |
+| =<br>stdmp<br>pmp<br>− smp                         | Liczba sztuk produktu<br>p zmagazynowanych w miesiącu<br>m [szt]   |
+| Xm<br>=<br>st0p<br>+<br>stgmp<br>stdm2p<br>m2=1    | Stan magazynowy produktu<br>p na koniec miesiąca<br>m [szt]        |
+| X<br>uttmt<br>=<br>pmp<br>∗ ttputp<br>p∈P          | Wykorzystanie czasu pracy maszyny typu<br>t w miesiącu<br>m [godz] |
+| X<br>X<br>tstc =<br>stcpu ·<br>stgmp<br>m∈M<br>p∈P | Całkowity koszt wykorzystania magazynów [zł]                       |
+| ep = (X<br>tsp<br>· eppup)<br>− tstc               | Wartość zysku całkowitego dla wartości oczekiwanych zysku ze       |
+| p∈P                                                | sprzedaży produktów [zł]                                           |
+
+## **2.4 Ograniczenia**
+
+Ograniczenie rynkowe sprzedawanych produktów:
+
+*<sup>s</sup>mp* <sup>6</sup> *smlmp, <sup>∀</sup><sup>m</sup> <sup>∈</sup> M, <sup>∀</sup><sup>p</sup> <sup>∈</sup> <sup>P</sup>*
+
+Ograniczenie sprzedaży produktów w pierszym miesiącu:
+
+$$s\_{1p} \leqslant p\_{1p}, \quad \forall p \in P$$
+
+Ograniczenie sprzedaży produktów w kolejnych miesiącach:
+
+$$s\_{mp} \leqslant p\_{mp} + stg\_{mp}, \quad \forall m \in M \backslash \{1\}$$
+
+Ograniczenie na powiązanie sprzedaży produktu 4 ze sprzedażą produktów 1 i 2:
+
+*<sup>s</sup>m*<sup>4</sup> <sup>&</sup>gt; *<sup>s</sup>m*<sup>1</sup> <sup>+</sup> *<sup>s</sup>m*2*, <sup>∀</sup><sup>m</sup> <sup>∈</sup> <sup>M</sup>*
+
+Ograniczenie pojemności magazynów:
+
+$$stg\_{mp} \leqslant stl\_p, \quad \forall p \in P$$
+
+Ograniczenie na pożądany stan magazynowy na koniec miesiąca 3:
+
+$$stg\_{3p} \geqslant dst\_p, \quad \forall p \in P$$
+
+Ograniczenie wykorzystania czasu pracy narzędzi w danym miesiącu:
+
+*uttmt* 6 *att<sup>t</sup> , ∀t ∈ T, ∀m ∈ M*
+
+## **2.5 Funkcja celu**
+
+Jako funkcję celu przyjęto maksymalizację wartości oczekiwanej zysku: *maximize ep*
+
+
+# **3 Dwukryterialny model zysku i ryzyka z wartoscią oczekiwaną jako miarą zysku i odchyleniem maksymalnym jako miarą ryzyka**
+
+Model ten został zrealizowany jako rozszerzenie modelu jednokryterialnego o dodatkowe zbiory, parametry, zmienne, ograniczenia i nową funkcję celu.
+
+#### **3.1 Zbiory indeksowe**
+
+| Zbiór              | Opis                                                   |
+|--------------------|--------------------------------------------------------|
+| S =<br>S1, , S1000 | Zbiór scenariuszy wygenerowanych z rozkładu t-Studenta |
+
+### **3.2 Parametry**
+
+| Parametr | Opis                                                                  |
+|----------|-----------------------------------------------------------------------|
+| sppups   | Zysk ze sprzedaży jednej sztuki produktu<br>p w scenariuszu<br>s [zł] |
+
+### **3.3 Zmienne**
+
+| Zmienna                                   | Opis                                                                   |
+|-------------------------------------------|------------------------------------------------------------------------|
+| = (X<br>· sppups)<br>sps<br>tsp<br>− tstc | Wartość zysku całkowitego dla scenariusza<br>s zysku ze sprzedaży      |
+| p∈P                                       | produktów [zł]                                                         |
+| devs<br>=<br> ep − sps                    | Odchylenie zysku w danym scenariuszu [zł]. Jako, że funkcja            |
+|                                           | wartości bezwzględnej jest nieliniowa zmienna została poddana          |
+|                                           | linearyzacji z użyciem zmiennych<br>ldevs,<br>Ps,<br>Qs                |
+| =<br>ldevs<br>ep − sps                    | Zmienna pomocnicza wykorzystana w linearyzacji odchylenia              |
+|                                           | zysku w scenariuszu<br>s                                               |
+| Ps                                        | Zmienna pomocnicza wykorzystana w linearyzacji zmiennejk               |
+|                                           | devs                                                                   |
+| Qs                                        | Zmienna pomocnicza wykorzystana w linearyzacji zmiennej<br>devs        |
+| mdev = maxs∈S<br>devs                     | Maksymalne odchylenie zysu [zł]. Jako, że funkcja max jest nie         |
+|                                           | liniowa, zmienna została poddana linearyzacji z użyciem zmien          |
+|                                           | nych<br>M,<br>Zs                                                       |
+| M                                         | Zmienna<br>pomocnicza<br>wykorzystana<br>w<br>linearyzacji<br>zmiennej |
+|                                           | mdev                                                                   |
+| Zs                                        | Zmienna<br>pomocnicza<br>binarna<br>wykorzystana<br>w<br>linearyzacji  |
+|                                           | zmiennej<br>mdev                                                       |
+| r =<br>mdev                               | Miara ryzyka, równa maksymalnemu odchyleniu zysku                      |
+
+## **3.4 Ograniczenia**
+
+Ograniczenie związane z linearyzacją zmiennej *devs*:
+
+$$lde v\_{s1} - lde v\_{s2} + P\_{s1} - Q\_{s2} = 0, \quad \forall s\_1, s\_2 \in S$$
+
+Ograniczenie związane z linearyzację zmiennej *mdev*:
+
+
+$$mdev \geqslant dev\_s, \quad \forall s \in S$$
+
+$$mdev \leqslant dev\_s + M(1 - Z\_s), \quad \forall s \in S$$
+
+$$\sum\_{s \in S} Z\_s = 1$$
+
+## **3.5 Metoda punktu odniesienia**
+
+Jako model preferencji dla modelu dwukryterialnego została wybrana metoda punktu odniesienia. Wprowadza ona zestaw dodatkowych parametrów i zmiennych:
+
+| Parametr  | Opis                                                                            |
+|-----------|---------------------------------------------------------------------------------|
+| aspep     | Poziom aspiracji oczekiwanego zysku                                             |
+| aspr      | Poziom aspiracji ryzyka                                                         |
+| λep, λr   | Współczynniki normalizujące, odpowiednio dla zysku i ryzyka. Ze względu na ogól |
+|           | ne sformułowanie metody punktu odniesienia jako problemu maksymalizacji,<br>λep |
+|           | przyjmie wartość dodatnią, a<br>ujemną.<br>λr                                   |
+| β         | Współczynnik pomniejszający wartość ocen wykraczających powyżej poziomu aspi    |
+|           | racji                                                                           |
+| ε         | Współczynnik składnika regularyzacyjnego                                        |
+| Zmienne   | Opis                                                                            |
+| ocep, ocr | Wartości indywidualnych funkcji osiągnięć dla zysku i ryzyka                    |
+| v         | Zmienna pomocnicza metody punktu odniesienia                                    |
+
+Ograniczenia zmiennej *v* przez wartości indywidualnych funkcji osiągnięć:
+
+*v* 6 *ocep* oraz *v* 6 *oc<sup>r</sup>*
+
+Ograniczenia indywidualnych funkcji osiągnięć:
+
+$$oc\_r \leqslant \lambda\_r (r - asp\_r)$$
+
+$$oc\_r \leqslant \beta \lambda\_r (r - asp\_r)$$
+
+$$oc\_{ep} \leqslant \lambda\_p (ep - asp\_{ep})$$
+
+$$oc\_{ep} \leqslant \beta \lambda\_p (ep - asp\_{ep})$$
+
+Funkcja celu metody punktu odniesienia w postaci dla programowania liniowego:
+
+$$\max \quad v + \varepsilon (oc\_{ep} + oc\_r)$$
+
+## **4 Wyznaczenie parametrów zadania z rozkładu t-Studenta**
+
+W celu wyznaczenia wartości oczekiwanej wektora *R* (odpowiadającą parametrowi modelu *eppup*) wykorzystano następującą zależność:
+
+$$E(R) = \mu + \sigma \cdot \frac{\Gamma(\frac{\nu - 1}{2})((\nu + a^2)^{-\frac{\nu - 1}{2}} - (\nu + b^2)^{\frac{\nu - 1}{2}})\nu^{\frac{\nu}{2}}}{2(F\_{\nu}(b) - F\_{\nu}(a))\Gamma(\frac{\nu}{2})\Gamma(\frac{1}{2})}$$
+
+gdzie:
+
+
+- *µ* wartość oczekiwana dla *R*,
+- Γ funkcja gamma Eulera,
+- *ν* liczba stopni swobody,
+- *F* dystrybuanta standardowego rozkładu t-Studenta *t*(0*,* 1; *ν*) z *ν* stopniami swobody,
+- *a* = *α−µ σ* , gdzie *α* to lewy kraniec przedziału,
+- *b* = *β−µ σ* , gdzie *β*to prawy kraniec przedziału.
+
+Otrzymano wartości:
+
+*E*(*R*) *<sup>T</sup>* = [8*.*5094*,* 8*.*4710*,* 8*.*1319*,* 6*.*3944]
+
+Do obliczenia wartości oczekiwanej oraz wyznaczenia scenariuszy wykorzystano skrypt napisany w języku *R*. Wygenerowano 1000 scenariuszy testowtych. Użyty skrypt przedstawia Listing 1.
+
+Listing 1: Skrypt w języku *R* do obliczania wartości oczekiwanej wektora *R* i generowania scenariuszy z rozkładu t-Studenta.
+
+```
+1 library ( tmvtnorm )
+2
+3 # t- Stutdet parameters
+4 Mu = c(9 , 8 , 7 , 6)
+5 Sigma = matrix (c(16 , -2 , -1 , -3 ,
+6 -2 , 9 , -4 , -1 ,
+7 -1 , -4 , 4 , 1 ,
+8 -3 , -1 , 1 , 1) ,
+9 nrow =4 , ncol =4)
+10 lower _ bound = 5
+11 upper _ bound = 12
+12
+13 # Generate scenarios
+14 data <- rtmvt ( n =10000 , mean = mu , sigma = sigma , df =5 , lower =rep ( lower _←-
+       bound , 4) , upper =rep ( upper _bound , 4) )
+15 write . table ( format (data , digits =15 , drop0trailing = F ) , " data10000 .txt"←-
+       , quote =F , sep ="\t", eol ="\n\t", col . names = F , row . names = T )
+16 mean <- colMeans ( data )
+17
+18 E <- function ( idx , Mu , Sigma , v , alfa , beta ) {
+19 mu = Mu [ idx ]
+20 sigma = Sigma [ idx , idx ]
+21 a = ( alfa - mu )/ sigma
+22 b = ( beta - mu )/ sigma
+23 nom = gamma (( v -1)/2) *
+24 (( v + a ^2) ^( -1*(v -1) /2) -
+25 ( v + b ^2) ^( -1*(v -1)/2) ) *
+26 v ^( v/2)
+27 den = 2 * (pt(b , v ) - pt(a , v ) ) * gamma ( v/2) * gamma (1/2)
+28 return ( mu + sigma *( nom /den ) )
+29 }
+30
+31 ER1 <- E (1 , Mu , Sigma , 5 , 5 , 12)
+32 ER2 <- E (2 , Mu , Sigma , 5 , 5 , 12)
+33 ER3 <- E (3 , Mu , Sigma , 5 , 5 , 12)
+34 ER4 <- E (4 , Mu , Sigma , 5 , 5 , 12)
+```
+
+
+```
+45
+46 # Aktualny stan magazynowy [szt]
+47 param startingStorage { PRODUCTS } >= 0;
+48
+49 # Pozadany stan magazynowy na koniec symulacji [szt]
+50 param desiredEndStorage { PRODUCTS } >= 0;
+51
+52 # Liczba dni roboczych w miesiacu [d]
+53 param daysPerMonth >= 1;
+54
+55 # Liczba zmian w ciagu jednego dnia roboczego
+56 param shiftsPerDay >= 1;
+57
+58 # Dlugosc zmiany [ godz ]
+59 param hoursPerShift >= 1;
+60
+61 # Liczba roboczogodzin w miesiacu [ godz ]
+62 param workHoursPerMonth = daysPerMonth * shiftsPerDay * hoursPerShift ;
+63
+64 # Czas pracy narzedzi w danym miesiacu
+65 param availableToolTime { t in TOOLS } = toolCount [ t ]* workHoursPerMonth←-
+       ;
+66
+67 # ##########
+68 # Zmienne #
+69 # ##########
+70 # Produkcja produktow
+71 var produced { MONTHS , PRODUCTS } >= 0 integer ;
+72
+73 # Sprzedaz produktow w danym miesiacu
+74 var sold { MONTHS , PRODUCTS } >= 0 integer ;
+75 var totalSold { p in PRODUCTS } = sum { m in MONTHS } sold [m , p ];
+76
+77 # Ilosc produktow przekazanych do magazynu w danym miesiacu
+78 var stored { m in MONTHS , p in PRODUCTS } = produced [m , p ] - sold [m , p←-
+       ];
+79
+80 # Stan magazynowy na koniec danego miesiaca
+81 var storage { m in MONTHS , p in PRODUCTS } =
+82 startingStorage [ p ] + sum { m2 in MONTHS : ord( m2 ) <= ord( m ) } ←-
+               stored [ m2 , p ];
+83
+84 # Wykorzystany czas pracy
+85 var usedToolTime { m in MONTHS , t in TOOLS } =
+86 sum { p in PRODUCTS } produced [m , p ]* toolTimePerUnit [t , p ];
+87
+88 # Koszt magazynowania
+89 var monthlyStorageCost { m in MONTHS } =
+90 (sum { p in PRODUCTS } storage [m , p ]) * storageUnitCost ;
+91 var totalStorageCost = sum { m in MONTHS } monthlyStorageCost [ m ];
+92
+93 # Zysk dla wartosci oczekiwanej
+94 var expectedSalesProfit =
+95 sum { p in PRODUCTS } totalSold [ p ]* expectedProfitPerUnit [ p ];
+96 var expectedNetProfit =
+97 expectedSalesProfit - totalStorageCost ;
+```
+
+
+```
+98
+99 # Zysk w danym scenariuszu
+100 var scenarioSalesProfit { s in SCENARIOS } =
+101 sum { p in PRODUCTS } totalSold [ p ]* scenarioProfitPerUnit [s , p ];
+102 var scenarioNetProfit { s in SCENARIOS } =
+103 scenarioSalesProfit [ s ] - totalStorageCost ;
+104
+105 # Odchylenie jako miara ryzyka - zlinearyzowana wartosc bezwzgledna
+106 var deviation { s in SCENARIOS } =
+107 expectedNetProfit - scenarioNetProfit [ s ];
+108 var P { SCENARIOS } >= 0;
+109 var Q { SCENARIOS } >= 0;
+110 subject to deviationLimit { s1 in SCENARIOS , s2 in SCENARIOS }:
+111 deviation [ s1 ] - deviation [ s2 ]+ P [ s1 ] - Q [ s2 ] = 0;
+112
+113 #var maxDeviation = max {s in SCENARIOS } deviation [s];
+114 var maxDeviation ;
+115 # Linearyzacja maksymalnego odchylenia jako miary ryzyka
+116 param M = 10000;
+117 var Z { SCENARIOS } binary ;
+118 subject to mdLimit { s in SCENARIOS }:
+119 maxDeviation >= deviation [ s ];
+120 subject to mdWhere { s in SCENARIOS }:
+121 maxDeviation <= deviation [ s ] + M *(1 - Z [ s ]) ;
+122 subject to mdOS :
+123 sum { s in SCENARIOS } Z [ s ] = 1;
+124
+125 # Aliasy dla ocenianych wartosci
+126 var profit = expectedNetProfit ;
+127 var risk = maxDeviation ;
+128
+129 # ######################
+130 # Ograniczenia modelu #
+131 # ######################
+132
+133 # Ograniczenie rynkowe sprzedazy produktow
+134 subject to SalesMarketLimit { m in MONTHS , p in PRODUCTS }:
+135 sold [m , p ] <= salesMarketLimit [m , p ];
+136 # Ograniczenie magazynowe sprzedazy produktow
+137 subject to SalesLimit1 { p in PRODUCTS }:
+138 sold [ first ( MONTHS ) , p ] <= produced [ first ( MONTHS ) , p ];
+139 subject to SalesLimit2 { m in MONTHS , p in PRODUCTS : m != first ( MONTHS←-
+       ) }:
+140 sold [m , p ] <= produced [m , p ] + storage [m , p ];
+141 # Powiazanie sprzedazy produktu P4 ze sprzedaza produktow P1 i P2
+142 subject to P4SalesConstraint { m in MONTHS }:
+143 sold [m , "P4"] >= sold [m , "P1"] + sold [m , "P2"];
+144 # Ograniczenie pojemnosci magazynowej
+145 subject to StorageLimit { m in MONTHS , p in PRODUCTS }:
+146 storage [m , p ] <= storageLimit [ p ];
+147 # Ograniczenie na pozadany stan magazynowy na koniec marca
+148 subject to DesiredStorage { p in PRODUCTS }:
+149 storage [ last ( MONTHS ) , p ] >= desiredEndStorage [ p ];
+150 # Ograniczenie czasu pracy narzedzi w miesiacu
+151 subject to ToolWorkTime { m in MONTHS , t in TOOLS }:
+152 usedToolTime [m , t ] <= availableToolTime [ t ];
+```
+
+
+```
+153
+154 # ############################
+155 # Metoda punktu odniesienia #
+156 # ############################
+157 # Skladniki wektora oceny
+158 set RATED = {" PROFIT ", " RISK "};
+159 # Wektor oceny
+160 var value { r in RATED } =
+161 if r == " PROFIT " then profit
+162 else if r == " RISK " then risk ;
+163 # Wektor aspiracji
+164 param aspiration { RATED };
+165 # Wartosci utopii i nadiru
+166 param utopia { RATED };
+167 param nadir { RATED };
+168 # Wspolczynniki normalizujace
+169 param lambda { r in RATED } =
+170 1 / ( utopia [r] - nadir [r]);
+171 # Wspolczynnik skladnika regularyzacyjnego
+172 param epsilon ;
+173 # Wspolczynnik pomniejszenia wartosci ocen ponad poziomem aspiracji
+174 param beta ;
+175 # Indywidualne funkcje osiagniec
+176 var individualRating { RATED };
+177 # Zmienna pomocnicza metody punktu odniesienia
+178 var v;
+179 # Skalaryzujaca funkcja osiagniecia
+180 var rating = v + epsilon * (sum {r in RATED } individualRating [r]);
+181 # Odleglosc od punktu odniesienia
+182 var distance {r in RATED } = value [r] - aspiration [r];
+183 # Znormalizowana odleglosc od punktu odniesienia
+184 var normalizedDistance {r in RATED } = lambda [r]* distance [r];
+185 # Ograniczenia zmiennej v przez indywidualne funkcje osiagniec
+186 subject to VSubject {r in RATED }:
+187 v <= individualRating [r];
+188 # Ograniczenia indywidualnych funkcji osiagniec
+189 subject to IndividualRatingSubjectBeta {r in RATED }:
+190 individualRating [r] <= beta * normalizedDistance [r];
+191 subject to IndividualRatingSubject {r in RATED }:
+192 individualRating [r] <= normalizedDistance [r];
+193
+194 ################
+195 # Funkcje celu #
+196 ################
+197 minimize MinimizeProfit : profit ;
+198 maximize MaximizeProfit : profit ;
+199 minimize MinimizeRisk : risk ;
+200 maximize MaximizeRisk : risk ;
+201 maximize RPM: rating ;
+```
+**5.2 Plik z danymi (**.dat**)**
+
+
+```
+załączniku.
+1 # ##########################################################
+2 # WDWR 18042 #
+3 # Planowanie produkcj w warunkach ryzyka. #
+4 # DANE #
+5 # Autor : Jan Kumor #
+6 # ##########################################################
+7
+8 # Narzedzia
+9 set TOOLS := GRINDER VDRILL HDRILL MILLER LATHE ;
+10
+11 # Miesiace
+12 set MONTHS := JAN FEB MAR ;
+13
+14 # Liczba narzedzi
+15 param toolCount :=
+16 GRINDER 4
+17 VDRILL 2
+18 HDRILL 3
+19 MILLER 1
+20 LATHE 1
+21 ;
+22
+23 # Czasy produkcji h
+24 param toolTimePerUnit :
+25 P1 P2 P3←-
+                               P4 :=
+26 GRINDER 0 .4 0 .6 0 ←-
+             0
+27 VDRILL 0 .2 0 .1 0 ←-
+             0 .6
+28 HDRILL 0 .1 0 0 .7 ←-
+             0
+29 MILLER 0 .06 0 .04 0 0 .05
+30 LATHE 0 0 .05 0 .02 0
+31 ;
+32
+33 # Ograniczenia rynkowe liczby sprzedawanych produktow pcs
+34 param salesMarketLimit :
+35 P1 P2 P3 ←-
+                       P4 :=
+36 JAN 200 0 100 ←-
+             200
+37 FEB 300 100 200 ←-
+             200
+38 MAR 0 300 100 ←-
+             200
+39 ;
+40
+41 # Ograniczeine liczby magazynowanych produktow pcs
+42 param storageLimit :=
+43 P1 200
+44 P2 200
+45 P3 200
+46 P4 200
+```
+Listing 3: Dane dla modelu AMPL - pominięto scenariusze, pełny zestaw danych dostępny w
+
+
+```
+47 ;
+48
+49 # Koszt magazynowania produktow pln/pcs per month
+50 param storageUnitCost := 1;
+51
+52 # Aktualny stan magazynowy pcs
+53 param startingStorage :=
+54 P1 0
+55 P2 0
+56 P3 0
+57 P4 0
+58 ;
+59
+60 # Pozadany stan magazynowy na koniec marca pcs
+61 param desiredEndStorage :=
+62 P1 50
+63 P2 50
+64 P3 50
+65 P4 50
+66 ;
+67
+68 # Liczba dni roboczych w miesiacu d
+69 param daysPerMonth := 24;
+70
+71 # Liczba zmian w ciagu jednego dnia roboczego
+72 param shiftsPerDay := 2;
+73
+74 # Dlugosc zmiany h
+75 param hoursPerShift := 8;
+76
+77 # Zyski wartosc oczekiwana
+78 param expectedProfitPerUnit :=
+79 P1 8 .50944172786882
+80 P2 8 .47100593224391
+81 P3 8 .1319049712769
+82 P4 6 .39446520538826
+83 ;
+84
+85 # Metoda punktu odniesienia
+86 param epsilon = 0 .000025 ;
+87
+88 param beta = 0 .001 ;
+89
+90 param utopia :=
+91 PROFIT 11987
+92 RISK 1000
+93 ;
+94
+95 param nadir :=
+96 PROFIT -2400
+97 RISK 2815
+98 ;
+99
+100 param aspiration :=
+101 PROFIT 10000
+102 RISK 0
+```
+
+
+*smp* oraz wartość wyznaczonego rozwiązania optymalnego:
+
+*ep* = 11987*.*42[*z*]
+
+Listing 7: Wynik działania skryptu wyznaczającego rozwiązanie optymalne modelu jednokryterialnego.
+
+| 1  |                                                                        |                                    | # ################################################ |         |  |         |  |            |  |  |           |              |  |  |  |
+|----|------------------------------------------------------------------------|------------------------------------|----------------------------------------------------|---------|--|---------|--|------------|--|--|-----------|--------------|--|--|--|
+| 2  | ###<br>Maximize<br>profit<br>for<br>expected<br>profit<br>value<br>### |                                    |                                                    |         |  |         |  |            |  |  |           |              |  |  |  |
+| 3  | # ################################################                     |                                    |                                                    |         |  |         |  |            |  |  |           |              |  |  |  |
+| 4  | CPLEX                                                                  |                                    | 12 .8.0.0 :                                        | optimal |  | integer |  | solution ; |  |  | objective | 11987 .41899 |  |  |  |
+| 5  |                                                                        | 11<br>MIP<br>simplex<br>iterations |                                                    |         |  |         |  |            |  |  |           |              |  |  |  |
+| 6  |                                                                        | 0<br>branch -and - bound<br>nodes  |                                                    |         |  |         |  |            |  |  |           |              |  |  |  |
+| 7  |                                                                        | produced                           | :=                                                 |         |  |         |  |            |  |  |           |              |  |  |  |
+| 8  | JAN                                                                    | P1                                 | 200                                                |         |  |         |  |            |  |  |           |              |  |  |  |
+| 9  | JAN                                                                    | P2                                 | 0                                                  |         |  |         |  |            |  |  |           |              |  |  |  |
+| 10 | JAN                                                                    | P3                                 | 100                                                |         |  |         |  |            |  |  |           |              |  |  |  |
+| 11 | JAN                                                                    | P4                                 | 200                                                |         |  |         |  |            |  |  |           |              |  |  |  |
+| 12 | FEB                                                                    | P1                                 | 200                                                |         |  |         |  |            |  |  |           |              |  |  |  |
+| 13 | FEB                                                                    | P2                                 | 0                                                  |         |  |         |  |            |  |  |           |              |  |  |  |
+| 14 | FEB                                                                    | P3                                 | 200                                                |         |  |         |  |            |  |  |           |              |  |  |  |
+| 15 | FEB                                                                    | P4                                 | 200                                                |         |  |         |  |            |  |  |           |              |  |  |  |
+| 16 | MAR                                                                    | P1                                 | 50                                                 |         |  |         |  |            |  |  |           |              |  |  |  |
+| 17 | MAR                                                                    | P2                                 | 250                                                |         |  |         |  |            |  |  |           |              |  |  |  |
+| 18 | MAR                                                                    | P3                                 | 150                                                |         |  |         |  |            |  |  |           |              |  |  |  |
+| 19 | MAR                                                                    | P4                                 | 250                                                |         |  |         |  |            |  |  |           |              |  |  |  |
+| 20 | ;                                                                      |                                    |                                                    |         |  |         |  |            |  |  |           |              |  |  |  |
+| 21 |                                                                        |                                    |                                                    |         |  |         |  |            |  |  |           |              |  |  |  |
+| 22 | sold                                                                   | :=                                 |                                                    |         |  |         |  |            |  |  |           |              |  |  |  |
+| 23 | JAN                                                                    | P1                                 | 200                                                |         |  |         |  |            |  |  |           |              |  |  |  |
+| 24 | JAN                                                                    | P2                                 | 0                                                  |         |  |         |  |            |  |  |           |              |  |  |  |
+| 25 | JAN                                                                    | P3                                 | 100                                                |         |  |         |  |            |  |  |           |              |  |  |  |
+| 26 | JAN                                                                    | P4                                 | 200                                                |         |  |         |  |            |  |  |           |              |  |  |  |
+| 27 | FEB                                                                    | P1                                 | 200                                                |         |  |         |  |            |  |  |           |              |  |  |  |
+| 28 | FEB                                                                    | P2                                 | 0                                                  |         |  |         |  |            |  |  |           |              |  |  |  |
+| 29 | FEB                                                                    | P3                                 | 200                                                |         |  |         |  |            |  |  |           |              |  |  |  |
+| 30 | FEB                                                                    | P4                                 | 200                                                |         |  |         |  |            |  |  |           |              |  |  |  |
+| 31 | MAR                                                                    | P1                                 | 0                                                  |         |  |         |  |            |  |  |           |              |  |  |  |
+| 32 | MAR                                                                    | P2                                 | 200                                                |         |  |         |  |            |  |  |           |              |  |  |  |
+| 33 | MAR                                                                    | P3                                 | 100                                                |         |  |         |  |            |  |  |           |              |  |  |  |
+| 34 | MAR                                                                    | P4                                 | 200                                                |         |  |         |  |            |  |  |           |              |  |  |  |
+| 35 | ;                                                                      |                                    |                                                    |         |  |         |  |            |  |  |           |              |  |  |  |
+| 36 |                                                                        |                                    |                                                    |         |  |         |  |            |  |  |           |              |  |  |  |
+| 37 | stored                                                                 | :=                                 |                                                    |         |  |         |  |            |  |  |           |              |  |  |  |
+| 38 | JAN                                                                    | P1                                 | 0                                                  |         |  |         |  |            |  |  |           |              |  |  |  |
+| 39 | JAN                                                                    | P2                                 | 0                                                  |         |  |         |  |            |  |  |           |              |  |  |  |
+| 40 | JAN                                                                    | P3                                 | 0                                                  |         |  |         |  |            |  |  |           |              |  |  |  |
+| 41 | JAN                                                                    | P4                                 | 0                                                  |         |  |         |  |            |  |  |           |              |  |  |  |
+| 42 | FEB                                                                    | P1                                 | 0                                                  |         |  |         |  |            |  |  |           |              |  |  |  |
+| 43 | FEB                                                                    | P2                                 | 0                                                  |         |  |         |  |            |  |  |           |              |  |  |  |
+| 44 | FEB                                                                    | P3                                 | 0                                                  |         |  |         |  |            |  |  |           |              |  |  |  |
+| 45 | FEB                                                                    | P4                                 | 0                                                  |         |  |         |  |            |  |  |           |              |  |  |  |
+| 46 | MAR                                                                    | P1                                 | 50                                                 |         |  |         |  |            |  |  |           |              |  |  |  |
+| 47 | MAR                                                                    | P2                                 | 50                                                 |         |  |         |  |            |  |  |           |              |  |  |  |
+| 48 | MAR                                                                    | P3                                 | 50                                                 |         |  |         |  |            |  |  |           |              |  |  |  |
+| 49 | MAR                                                                    | P4                                 | 50                                                 |         |  |         |  |            |  |  |           |              |  |  |  |
+
+
+52 Profit: 11987.418989
+
+
+![](_page_0_Figure_0.jpeg)
+
+<span id="page-0-1"></span>Rysunek 1: Obraz zbioru rozwiązań efektywnych w przestrzeni ryzyko-zysk
+
+## **6.2 Wyniki dla modelu dwukryterialnego**
+
+## **6.2.1 Obraz zbioru rozwiązań efektywnych w przestrzeni ryzyko-zysk**
+
+Obraz zbioru rozwiązań efektywnch w przestrzeni ryzyko-zysk został uzyskany poprzez rozwiązanie zadania metody punktu odniesienia dla różnych wartości aspiracji dla zysku oraz ryzyka. Do wykonania obliczeń posłużono się skryptem przedstawionym na [Listing 7.](#page--1-0) Obliczenia przeprowadzono ustalając poziomy aspiracji w wyznaczonych granicach zmienności zysku i ryzyka (wektory nadiru i utopii wyznaczone w kolejnej sekcji). Dla każdego poziomu aspiracji wykorzystano po 10 równoodległych wartości znajdujących się w przedziałach definiowanych przez wektory nadiru i utopii.
+
+Ze względu na duży rozmiar zadania, a przez długi czas obliczeń przy 1000 scenariuszach, zdecydowano się ograniczyć ich liczbę do 50. Niestety nie jest to liczba wystarczająca do przeprowadzenia dokładnych obliczeń, jednak uzyskane wyniki powinny być wystarczające do przedstawienia działania metody.
+
+Fragment wyników działania skryptu obliczeniowego przedstawia [Listing 8.](#page-0-0) Obraz zbioru rozwiązań efektywnych w przestrzeni ryzyko-zysk pokazuje [Rysunek 1.](#page-0-1)
+
+<span id="page-0-0"></span>Listing 8: Skrypt obliczający wartości do wyznaczenia obrazu zbioru rozwiązań efektywnych w przestrzeni ryzyko-zysk. Pełne wyniki dostępne w załączniku.
+
+```
+1 ### 39: Solving model for aspirations : 2395 .666667 , 312 .777778
+2 CPLEX 12 .8.0.0 : optimal integer solution within mipgap or absmipgap ; ←-
+      objective 5 .427722957e -07
+3 39 MIP simplex iterations
+4 0 branch -and - bound nodes
+5 absmipgap = 7 .81092e -07 , relmipgap = 1 .43881
+```
+
+
+```
+6 Profit : 2417 .827519
+7 Risk : 311 .250020
+8 RPM : 0 .000001
+9 ### 40: Solving model for aspirations : 2395 .666667 , 0 .000000
+10 CPLEX 12 .8.0.0 :
+11 < BREAK > ( cplex )
+12 CPLEX solution status 13 with fixed integers :
+13 aborted in phase II
+14 aborted , integer solution exists ; objective -0 .06697476417
+15 116486 MIP simplex iterations
+16 103313 branch -and - bound nodes
+17 absmipgap = 6 .93933e -05 , relmipgap = 0 .00103611
+18 Profit : 1432 .148909
+19 Risk : 188 .510726
+20 RPM : -0 .066975
+```
+Rozwiązania efektywne minimalnego ryzyka i maksymalnego zysku
+
+Rozwiązania efektywne dla minimalnego ryzyka i maksymalnego zysku wyznaczono wykorzystując skrypt przedstawiony na listingu [Listing 4.](#page--1-0) Na podstwaie wyników jego działania, które przedstawia [Listing 9](#page-0-0) można podać następujące rozwiązania:
+
+- Minimalne ryzyko: *ep* = *−*1000, przy *r* = 0,
+- Maksymalny zysk: *ep* = 11987, przy *r* = 2569
+
+Dodatkowo poza zakresem zadania wyznaczonon pozostałe elementy potrzebne do wyznaczenia wektorów nadiru i utopii:
+
+- Maksymalne ryzyko: *ep* = 9193, przy *r* = 2815,
+- Minimalny zysk: *ep* = *−*2400*.*00, przy *r* = 0*.*00
+
+```
+Wektor nadiru: (−2400, 2815)
+```
+Wektor utopii: (0*,* 11987)
+
+Listing 9: Skrypt wyznaczający rozwiązania optymalne modelu dwukryterialnego.
+
+```
+1 # ########################
+2 ### Minimizing profit ###
+3 # ########################
+4 CPLEX 12 .8.0.0 : optimal integer solution ; objective -2400
+5 7 MIP simplex iterations
+6 0 branch -and - bound nodes
+7 Profit : -2400
+8 Risk : 0
+9
+10 # ########################
+11 ### Maximizing profit ###
+12 # ########################
+13 CPLEX 12 .8.0.0 : optimal integer solution ; objective 11987 .41899
+14 32 MIP simplex iterations
+15 0 branch -and - bound nodes
+16 Profit : 11987
+17 Risk : 2569
+18
+```
+
+
+```
+19 # ######################
+20 ### Minimizing risk ###
+21 # ######################
+22 CPLEX 12 .8.0.0 : optimal integer solution ; objective 0
+23 0 MIP simplex iterations
+24 0 branch -and - bound nodes
+25 Profit : -1000
+26 Risk : 0
+27
+28 # #######################
+29 ### Maximizing risk k###
+30 # #######################
+31 CPLEX 12 .8.0.0 : optimal integer solution ; objective 2815 .995263
+32 21837 MIP simplex iterations
+33 705 branch -and - bound nodes
+34 Profit : 9193
+35 Risk : 2815
+```
+## **6.2.2 Analiza relacji dominacji stochastycznej dla trzech wybranych rozwiązań efektywnych**
+
+Do analizy wybrano następujące scenariusze:
+
+- 1. Maksymalny zysk *ep* = 11987*.*42,
+- 2. Poziomy aspiracji *aspep* = 8789*.*89 oraz *asp<sup>r</sup>* = 1876*.*67,
+- 3. Poziomy aspiracji *aspep* = 10388*.*44 oraz *asp<sup>r</sup>* = 938*.*33.
+
+Dane do analizy zostały wygenerowane w trakcie przeprowadzania obliczeń do poprzednich podpunktów i są dostępne w załącznikach.
+
+Dystrybuanty zysku przedstawia [Rysunek 2.](#page--1-0)
+
+Na podstawie wykresów możemy stwierdzić, że rozwiązanie dla scenariusza z maksymalnym zyskiem dominuje w sensie FSD pozostałe rozwiązania. Dodatkowo widzimy, że rozwiązanie ze scenariusza 3 dominuje w sensie FSD rozwiązanie scenariusza 2.
+
+
+![](_page_0_Figure_0.jpeg)
+
+Rysunek 2: Wykres dystrybuant zysku dla poszczególnych rozwiązań
+
+
diff --git a/Programming/WDWR/projekt/doc/main.pdf b/Programming/WDWR/projekt/doc/main.pdf
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..4d223785ee04974d6bc6576b7249d15db822459c
GIT binary patch
literal 90182
zcma&NLzE~$(<Iuq?e5#QZQHhO+q`Ytwr$(CZCi8a%`Com=3jif%2h71PDNxy6p6gB
zC=CNG3lz!G-Srz313dvfft{fx6gM}WsD-t&i6fn;wSlvVu!)hKu?d~DiLIHlIROI)
z8#^yAl#{cgiGdB2`^K=QOe_u=LiefK6TbQYTa)qhA4MbzHY%@3$F+NRr*L@Q<J(em
z-ik6jeVbU5^~!XU&WnC85e0s`T()M3x6+op{oXBJ@4#K(uw1_uy`0uuKc&o+0k7+p
z(^Z*t@&dNaL`BuMI-cDhPcjpE#fw<<>j}44sNP*#IZ;aUdn`?AZ%K;fu!p1`bNF1i
z95}=rUm3r|g`GX{9JY^#*GGJRTUG$Zl}lh9sPg9*V;tuJbo<MO%Olb^nADz6o=!GE
zPDlTaRhSDq%(}pHE8EtdFW*YEA5iZAeE4m)y~VUA59ev~eP)FG!nt~+{aXKmN|y)l
zs1(3sJQZmIpqz){lfE|A-Cka^i|vxYxrue=w;^tCuLV)aTI_;}Bhp;nKVgNtUMC>(
zEZhJ@(sIhXxoie6XDz>TrICi<-+VSR9l?KPer^41Z}E+hqV6dDAvxDWEYU{O1nfy%
zPvQEjQRn^lHg5YGXpCIlL=U)!%!@FpO#=3t?^YaO@agU$bO#Q?x+yacs6wdVwd9|-
zn5u&tx9{pL=Gn}O>SVJy-MWDnmH9DHLI<|cNf{Ftp2QO|L^8&NfAm9?eQErf1kc&A
zeNa0M^!cY4GQMy_Sv)3InB$QoGG@dI?mYr=l{8iN_nAt}oG2lCNCJ|OmOwx5X*;D%
zSy$F`AA}ssWITxfkktN!#>Ux=nh8$MCe1yP;QWav!9Qsxsax31z<ErZ*2D3f8BZjJ
zr>Lc=-*>NBe`Y92;3=<M;$UuUY5K_cqL4@)0r6XI^a#c}T*`=ydMt}AN?qp`#E7zo
za*DAhYF;xbLe$N&kHpG0?<aD{tn~^8Z8HVwc*Aw@%tR39=O``pUCBqrmYs`(Rqu*o
z3XZ-o9usZc`>I-_pWwIPSKC)tJ0R*3$}r#<xd53|dQyLNiCJRhf{sVXwQ<B*v_wlT
zy3IN@QGV&p1tk&KpMWv(_xy9km7LFxIWb4wMlXfw>>p<@4KBVGVqx~d>|`87r79+p
z3OTvPBKwtb+~cH_ff&lfSG4Y#9}px*b`ZwQ1}*!QU<z#`>5!pk-nN=#DQRDt>j7Zo
z#=dD~*$J2KBT6%1-x9Xux#oWrp{SJwQ*MKnbw$#wudl7Yl+i6>UjbfA?74{-SQTtn
z4km%#4rJBQDLZp6ic!-Sce5AF*d$#m8|uskP1~1nLm-kAy10FTbSQ<nLzyi_#qG$U
zAO+!5UA%1hJUHV>vohqiosAqzuN{ebKk_zH#LTlmd}A29Z4Cr%w$%W`HXmSVkiuX2
z1sfDP22%(s9G1^_0=2%|qxSAolc}jN$9lG_DumzTCk^`z8bpjUeFAqOS-L2#p2d~j
z;J)BscS8UZZ5hlV)|{-WzD-hnV4T!67btd3DJlT;=QRWL;vCVs0}dz_!GNm&{#!D6
z0xM;aQf{Mz{HCf$@Lk|629&hOemYDG*l-XOr=oaIDo-ou!njPeaqoj>S&}T-)K23P
z{0dh5lw*F<V$scy(*^=&)s#G#VSv2Ds9H8ukQthGS`h+Q<Y5{5zHb`v9LvmC#%Z;k
zV;W*G9e=?(2x3PuBQo*N^mHI{Z_zrI0j$~k<_lO6Th<jzV-uf~A!3LV4>6i(wFQlm
z4~$1OSk@UyHLd?p&iw~2E7+RQ%umKeO{`N5Hk6s4xC_8YR;jibzEDLbAd#Ph%iMtZ
zbh&Lvicf#h+_I~BGVZI)k@M3Sek<3oY_F)-H0g*UH4f3D9gQlVBpWicLYgmAeZi&c
zdh>ZaDOXfFm@ouTnVv1NHH=_0bXVtQ85RR5ppj+FoM4#{1m!KE6-83f^y%?wyG5N~
z>teHb_Zu`vuAVk@wk!0wRrhx=gi8FHVG*8MD5KuvF$QU|I0drOC$~6NI7YJ*8iObo
z)+vLg0KGf;*!SN3H>Q@2XI^-sF2-hcmp&p{m?n#O_LAU1x+)Ghh2dOXv>p4{C4-`F
z=9NmUF{+$K&5%Oti}t06TeP$b&5cq%Hfg=!h~OYu&oN3IgDL5}pnh3`LrGBz;hfRc
zg;CQFGjPqKBI>aLe_PZ8?x27nwHL5o&PEUucn2)^R@>FvQ(Go#J3A%qx@NAgwvrDP
zl$tepYydbc4SYmwKKHagWJ?nGNMq||0ww&m*wk_Vm2~U+GyM>v$wi`AJ_9P~=zud;
zL_v`KxlW2Nvn;%>ojD@`(xN4K)OJYh(?<6P2IV4ko2ryWp4^Bit<0vkyKA&Bab0%q
zda+22uHE6eWP5OL4pmbVI{de87Ni8-<f-7nTziWZNoPM9Nh$acNJJ!8BIC=c;s2h^
z&VYYM`c+ZdmQf4pqE!Big^1Q+xj<72hcI*<+(5S>tcqS!hh^2^N5)KVxu8=-7ztMv
z(a$AKaQ1cfxVqM&cO8bpxA}7c2$6VoIN^3Y=Td50+uPvQzvm=H>O2s2r%8=&>l`Nr
z<y<Aj8*it^T^4lCzL-R8>&0sKX#AQ~Ncu@cwC%_$fJ=4-C~T3-ji@^#rxUS-Yp+r^
z6p9VH=3Q~WO{h+zgr0V4S7LwZ!z5MMP6aJ}&#*T6x=nmyBbLboF(Q&DaDkL0td8gX
zX*hUsGXB=@10R}CF%-(g*7*N|_`lQthJ8kc{|5gVSy-6<6aTw4rDBO&VS7&1mK;vz
zB80oM$NTEzLB^(Ewi0kkT3em!;lY58Zo`nC^D2~8crL+R!MCfCo)wPBA_^?uJrp8`
z{4DSNe~%x|$-bW5zCLFk9toXcT;F#Kf*@9?(dj~9eBaAi)Ty!*CSxbzC*7)gT?X3w
zK2}5Xf7$FN@qbIui-nueQd&O`0Pr`D5324|>Fiqldc@DGl34dnlX+>nbeY+`1L29y
zy#sSE5|enB$av?Ff!CxI;N2?a7HgL>JomGlYN_VzaKuE^yezGkb9iAR+TSD(I|)6!
zK=phFlY1_`5?acett=r}{uI?~e?%H(wv))T#bA=ml{y4xJ+U^lc2=!l_U``Fe?3Qc
z0wmRiepWSSvG)g}qv;=mX4>=0*+-$~QID3>a2=IxL5iwZW2R3)co|!Mt6gytDa8p6
zw+WHDRfDOiISLRaKng<<g1AYzqRfNf#_YnnVQobQ)e!5AZoX83)LlF$Xe6#BV!Dwb
zUi7VtTonCjL@H^Z4#-fLM{WFA%T6~@Zt+A)-KI_Lb)LqdZ{%_wURE-Vq3u3NtDBvQ
zX*{^VV=_XR7aN&k9Kd7J`bAZlO~aJ=p<Z;SZo0~Bw5n&k6TP+!rLAXNt}!T(=d}-5
zcnASnXLeQK<zX6UR*|=$$_V3mfaC48)acn9lC+alUKlfoj(TOFJ2lQr?ml(|BqR91
zn!L%HG<H3r4}NVxs#$(Y{&xA3YEsFclIB|&;sdIgkM#zZMEuko?C%wQ$Gzbc&a4Yd
zb50Qoh6O2}xsg+3Uai&A_{8r>XPFFJIEwf6Ly;+liC839=>DX}GC}t1$-q$Z=b6%b
zYmyb1`F?r?Dymy#y(s2BJ|x2>)>?MmsOtU?1NT8IK`hw_x)iFkBpGX8HB6qee(%F0
zx4UY@mqsqn#dZgZj$XvXiMXRcBGzF9#dLG*>dS2l>JvNsc%)>ig_VhJhxBHkWS3lt
zIMZ&FL#5GCHFd1Qp;NNdrvS^VYZRrOjN9c{uL}Z}{H`B`r2`!a>w1}^i5z~K>FPSI
z3O8(ePg_BhDqR!wvP@^q=u>Bn@`cGpE3Jf<(`u(waZ~=w!v#xOfz-2y&TW%iY0g9O
z?M^gmjR9|u@1?%<G-G|&ermCSex1R#u55~uM68kOc*+vXuOu>7a0Q!bR7*|7GvHp&
zG@bN;Wft9|m0Y}*f0R6iA`;rOZbB;KArzLRa-b+5svzVMb7=Z#i{uIq*gzYrdY0LJ
zCQ~|)%Z_42s^^AkVv{wm&XA?$IM8$5JXLXs18s;6U7gm195qBNyw;*8{tcr7q?v*-
z1}G_^|9X&9MEFyRfN|!kzp7yR62sn1LB%~evmF@-YdQwIq7{dbqvlW&q;0$;6g{B<
z9l&(F<|L+~^MDkOi03Y0K5`=wr=lH)zyd-Dq-kjI<{(=6d(R&S);>(^!0;exi;d*@
z1xVy+{(J}^icT(~VtY{v#APJm%s8b(xYU9tg_=UMrShaJO@<vjs}KVr^;0#?;wwa3
zCnYvb#-^EVWM<=vky9sTGx)KIIZi*hxdQZ@tA+Wb4m^bBLi!uL!ZTxmLVSVpCqwdV
z2ON_y2U<&7rOX$TI8aUSnFV5GLhe3A5rHOrPIpeF*W&CUpA7cor=z$&nf-u8F(@~n
zSSU4Fomh;mefDzreXO8T`^B*x@_$w3zbb@d3o;CQivN-b1J?ab#d7uU%ik&7805ym
zYlKBhzOkedAI$4uDEc@|ldc!|I1MH4U-onjG$zs=GilomxFg<$7AB9Sm%p0PEx0j>
zp9nLUh=Wiz6IC-SF#{Yve*-at7QCDsPyUX=+T^_;YQ_$iCSD9((q~2fL`8a%C}q5u
zR3RaK_30(m3-I*m3B~7BmEvYMy;;zPX#9$B2q{_Z-Nb7G=(6LkSgMqsEF|&}T7?~b
z@dP_7VxYznl(tJ2T7(@L^9EbzrwZi+?|?DYy+Mcu4VyrOF+qzxUB_ib;5vpy0NBP+
z$b2%+MC>i|>m@Ph<LA{DuIVc7@IOt5X^&n2R$_Sft(Q#l9}?;C3)LjVc1#WG5SfJS
zFYyFhaO0MEpG?b6z>SxCL141v*exLzaUEF);h1}atPft5GjR2D!klV{r8~|*awukM
zy50&i<NefS#;cOwvJPv%bvcbMwY!%Bg(v?MH!yxztSUDqNK~h|wKskwc)HP0i6Ty3
zNW-$PT4rS~H#bnDn(8Fdfp#=d_$Pc5QdjafZ$k026@w^JJ#dwOG*xKXL4D}h(*=-;
zS2B`P3D}6)9W!?n*KH+Yco)}4TBo8kR>B<HhYzhtWCmwm?zT9)3B8g7El|4oef*?*
zz70p7IehDfC4n4rhm_KP73Gi>Vo1a4pJ)F(c`MBD_$2dw-R+;H=NeiVm*LG#JsL+q
z%D6S9UO8T%ubGRgA9eQ&bDwg{*)`VN`$<%GK6~arRI9`%+qJ?~i)M2%E&87D(<H&-
zJLzL}=iocxHfVDkk(8Z@7O9ZjC+#y74OTR1K|ejOw4+t2Vd+WZ#p)f!Od3cMaIfaE
z{pJ77?u5>h<Lu6egW`5ME)gkNw;@&GNu*r|&i7rs*6PKiOKE@Bn1}J0?I15_)h66f
zuc0kB>LDPgZTY)|JfV3^>-j7t(9uKwq6Xy#=zNcX5z)f&!#^*N?SbV;s&=h$Q5Ui8
znTP6OFHz4Bc9bui?S-!VRqRT+_nf5`|DXdfUZPtr!sd}j<@UEJMY0l)Mzy>6J(AXT
zq^^mC6Ewu|H(}3|x^v04@Z9Tb+L*AP{Rm3c9DVc5k(2YLN48wn&{gg;t(+^M#ZIaU
z(tjkIhFO_8*uG`qONeT^K3Nq7Xanjz?)S~bwKGD!+)Kb%8!8RKAg7?*dmy{?2t#BJ
zvSjLdwmA~(G&Ve5>ka`rfff8++t!eNKUws+#m*9YM4)z6W=65L_BDxr#~)c#sr9X^
z{lWt(k(JNFX;C5%dY+iV>9Mb6(E)DP_Vn)B70%BiCqWp)Dh^^sU_IQ7DTI9C5+&;K
zTvC7ZPT!ICTMG+s_K!f~@i^tQCq14zJ?>2a|HQeu0)N#cNXeo83tH0W82g19mYCeA
zgxxaxAltQ=nVSNDyn6@UvN+<iSQ1ljd3~rv$L{V^2?mvqA@%N}Vxi|D?SmBeC&>sA
z%d+M)L(E=0UD+;EoHxs^GszFVdkfniy8Y+<g*s{z_x5s}E|?{+&nBK1bl6Ff*CL1n
zCn5POP<5w6y51O)-mgGV@gG4sQR~&S)elN~lHj)a=6yH0md4DncdZ_f@BBo%fX^VK
zlbcJVC&G<n)Q5GeG>Z}rXmUGuju5yO54X^t2!l#h@7J(j;7IS4?f-#3GXGcfk(r+1
zKj~w$=A<o2E8_Mkl_y6d!t|?=ceO~|n!j6+xtUi!l?f0=P6#aU_-PomYP<+*=k4-Z
zD2;Ta%!+|Zwr5=R^{R{w<L^HS>G9Xm>pjcwllJ$^?9&CARHXIWO^Fo>ec@#<N}R$r
zm#r}HuD>Z>uf@*>UyaHeWhbMnV6slIxK1xV!G7ium6@^X?Q`*Exz$ujlKAxL<;h}^
z5u)-zkSa=gbMX=$og#aj@8iC-^tRQHmjR<XG48#5uqj@Pek9U(0ccbYot<`4E#+`-
zj0Wd6<XI}~6jU}!(BvH^Ow@Lt7`$flFs*6S0?v*-8wecE1m&;lBPzRN8zGi~(O%L0
zy4d=tSVvhGc%G!VAV*M#d$Qj`;mbRRJH<20FLtA^X2sDfC+mRAm*|9(H%+$v$kZDs
zU2-lm9&6Ri6t=o*MA33^^AN#^OVr2&Hby!!?K$M&IkL}R7u-sQM=;fiuk~{$)6S8?
z(B<^u`jx4N`Tx^g#31TGdy2|1$0;$gylBM#V=d0b^VpkvUvJbnihI!d3!DD?5%<eV
zJuALceFXB{tV+oi;gS>0=!638-hS!Q6C9rF{}gw&RU`SK!y3!=D^-p{NY%h$kI9UJ
zptBZfY9LOTA(AV`k<3#`@^l(B>xu@lkz~roeNowDeVlxmMW%a7aIOfllS~K)dk~J2
z?gco&MqS*%L`X6EZYDxtBY!=>M5(iwJHtY8qZTQ*@{%EAYV-07VNXJ5I}eyHgI&;G
zUy<<ettCSYz|@NmolH`vsT)7;1qL?(<QVwQ<&wi+n$gX@XzYaI9cd~nKx!`^RaTL1
z^dv%?eMDue*fo8fTo2gu{v`M=fd<V9$&9vTsB$KY0ogVg+g@@&yree8tDl+=?xL5T
zw`k<bo3ku7+k#mFkwe6&q_4IYm|Q|x@nEq@*^qjUbI~j4=qFyRCrXMWn>JW~F-rXc
z8YxF*j?m9Pl_36!jJ<3V`Q;*Uxf$;BQeEuo*=PObECc+Zftnks&R!`f07DJQ))8no
zl;&8!pR@*qM9P^ig(=y#>9ikhA`!;`K5XGZRL~CQ;X?p+-toAc&~T?H_}o#}7Z=-C
ziqZ|N1JhrI1DMC`BR-v@^*E#)sqj)DwQ8x8NKU#=R{N034DYQc79l$8YS^^QX%T{F
zGzb%sobT6eZ_;87<(4lEEpeZubi|j9vD~9QMERN92dF5#nVN!ZKc<O%jKW*bj8#OJ
z1gGaxHS+9b77$R=L~;}<ZZ=D&a{{SfO5Ox?iFvHir>k9#!axsh*zFc!;#v*}hrRR%
zI-N(cRl%d*sE}&4cA(UB7uSs=t?qG_(Kn-Sn0#1~{tSuMW}%}b?vp0<kswZi%nK(~
zeOQ5{dMM~aeptA%O>|2x7?D{Hp)q?y>k~RNvoeY)=dBsT%DtVUiVH32`b#~gOv6$J
z1jJ?RG!jQd;EG&}%^yQ$DT_%N;DF1c@}MsnyqrI4So&(J&qqDL9jAE=h`7hKt3)Dv
zmAsq@7Hv^qhbUrX5^A0Mx2q{_EyPrZ41;X}_@TH3JmEuYFXSq{qX*Cs%h90`D4tT^
zb5th3Y~i#O=#JCwkC2dW0cLZ3nF0j;S~rUY@@~Gs-06A*YZoOg*>n3tG&w#YPx1y3
z&B)Qui>|7zAUG=+0;#K{^m6Mfc&KQn<k)ilDMKI*BUzh)0$2Wq<nRLKIY1@1=Z;&4
z;KB-bb89AW0<%;8%jR+ONEehOcFsBpSd=xOklYwYMiANy%5W8U!kS;8dxK532M+3R
zDog!M-NF_j8d5Vi57&aSD69-D=%Py*7X3y8=`tanKj_Z}6li&17AO(_bhX_w5%X|S
zlg~9|jOxpS;FUicHDehP9BSJNOh}iZ1pH?jha&mB(m30PEw54SyS{hd;)XTJ;dhhY
zPS7JEgYz9h>}sv*RwH2?XIt9Jr3YIxxE(yztro4B$P3Lr2vW?z`JHx4sZ=<u*fkF~
zt}tXz$d_vFO%x>2b?T6?PD=!&cjI5kjf3`tA4ZMn<yqIj2Cf1A%jxoKQ_D}?VX=<b
z?auliai+^y=EnUw77Sdp8}c6=hJJ&TMW8ELkG__}Pqp2W`wU7*Y?l>=%a<F!+e?(<
zut-jdf<g+c(l>)pBmu3gdqlISR3B0GXvUr?+$~LGpD7-Vq)AO`%jX>yVoI8g7fwkq
zm|EPQvnmaf;bt$jP)A)1sgw`!bS>GFnQu(l_xtV7kkyId^BJ?CI0EAc;=}Jx@WO#k
zy9>VDTnmY*Ma4KMVXQwc68MC~ZH!*8Tr*JCsyRpES8SGlO6*0bvhJV5;PHEWH610T
z4769u^S`?ek`YTFKNT$fiYi$AYT8w~;EpXDu0<wHaLn8Is}p^-(ncY1zb3{GU17A1
zUN!uLtDS4m&>tQt9n;}y*ZhRik{-r7y$aQW>1bN!Chph1E_K=$J?6-vplYS;2u@VX
z@x*MGdB|^`AFgbk;i%iC5g7TxKFN)53gX@`r!ABk&FbU!Wniqx^QG#(o<PW=Ol>-1
z57E_)T`E6im_N)+cngJ<QA&DiTdYD>@;mtoFxcu_l0?{A$|?*pD9(bez|5c5&)J-h
zTwHnZULqmQdvKn=JE3FLJiQ7N>HH-9neyvlv$MMrYt^2>QzvS0M=oSbr7Sy!*Isuf
z(JXh@=DwxtA9{+p?2$8m1WfGC-_Yn#wb1C+5z<m2Vp{mWJ7IrdPm2XlC|_Het)LZ-
zmGH$KRmI3Tla$}Zs=a)yz{izln;ypuT8H?nxi|thHgYh*LZY>Nn4Y{RmDZedwdgt}
zja-&Nbgu;o?eHZgq&skHkyfUByv@<UMz5arCU#OcuVC#A>9(7~I7aWT0Li}dXpM{q
z+=lY#E@R2<6HKBT;2xr<Y8!5icvlCgd?_Yxwl!ksSuWlaMI~#LQ};I~u3B^EO1w7s
z_55YBdYSa)SFlgyU{FdP<g0;zDg#`ryq391Sr=pf%$mJS%Nv?}i}Vr{(FqK97<?cz
zHrT%tmc#ngPzElCY$u)_7mxnAG-?gDTWz-`G-!+{{halkp5R4jqSRxH)l?M;g+_6`
z<}yY65om8U8Z_$#OJz}-_03+hPdQdt=mh~(lykOUH^liOSqow#bYK2y3;KE5KivI+
zmo21E{2yo<`+q~z7+C39{*$IHYe+?6iy{0|`KIQj<U2b*IE2p-{sIT^OTVNX)itQ=
zRp}cE{rFaNd~jS~THMn*++js~Ug+qlsI`{JC1w!+C?$e_B`$U{`F>*l_U8I_<?8m<
zCq4iru`GTc76n1PH94ueSC)P*;(Jlh;J8XkhR2FZl?zC^51k_S47eN?4e_0yJDt2f
zZSR$OhUEsB!)Ls8b6rKj5ub~1g=MRHp@~_O?pYy227m_25*LLRbs$Tm5lN7ko)<-1
ztZ@>-`)&U+1|T=WEW#zFsff$QFAKwqoh-+OWj{Y9`P>Kar6=qp;PNJw7O!w<LZVQz
zH~fl?EiJDSMaKMal3Izx?@yrt+b&cXL7@oIju*3yV%ar>fSB98E<>j-8GMQNU9x#9
zlJ{%ob=^uvW%;j@mFHNuFk((a9>CmDS`>5%<Hqrv+^(axP&%nQtp&`UgTP_+fVI{V
z5|+tU$(yC6dFX*6>yAL3!3HImm};bVOb}jgsOhH@IT5%kL&P&`Mzn|L8u?(3#1{>;
z4Phb|N70WQYcjG}A7S%|jZ>2i8;BH!`B0LT*`;XfED?f}z?+EFT531AQIiC;iqDc4
ze^9{~vAppatEj#jh$$f8DJo0nOA3sc@H=#Zfw_vY5fD(!J7b7$;3#nvr6~83f!272
zUxyb4TuTIP&saUBGXFU1ah4%&u$yz0Wtaidr=m$}>rg%C6li51wIoimnzfb5l0>nd
zZ#^hW3$Y$A5<lTwJ;^Zu@<VfMo^u<ZBW`?jJQ;lWcybxe>$(TwRKujn82-I+jUL26
zWJV}N6FpgD>nRUw<I&bEhk-!Oo7YgQAy*-VFgh((rK01Xx2RGW!|H5Pjy`Og^1M-B
zSfGpqH3+gX3Wu+-w;n>;2Ci&S<1|uK0(9`O2t~<Sh)~RbNAn=$JgII&2hLQs)=~%F
zO=lN(V<fgaEI!LvN#O!$ZP)g95Icc;Ov9~}X`~oy8-E-Nkc@nbu0r?A#A*47aXJ%<
zO=@bIIOw9MZ?zDM;W)draMRAjQ9`F(ycuxaIPZqjqM#dbAzy2#Dd}Re<2knRi{9i}
zUneGKTT==H0!>)N+GL=<U$i~NWb>%_6N1V0z2X5~qOM4h<x*4+=uj8QV+w6SGKFhx
znKoMIfWVpZuNxA-|0>Nw9Fc!-4D)O?l}!?SsyGuobkQ)X+Y}XVEw^=kHO3mC{p3JI
z%gm5VlZ%sXPQ`Td(WwImo{IaNJ^-E`01OF~j;R&ONIHwVHrK17c{${k{Z-!*1Z*7!
z*H(QLZX1hpX$rUZ1+!l<!_kFzAyMA6;=B;sZj%FRDfjX&!4~-b#Z*@Cp{;6HT;%=x
zQfxI=$GnIAK|V4H#IX$%_ZFo>>QB;a#0fK2^<z<%0XleF|CN^6PN{1xwyUsrD)3&1
zVj<At_1xFRBkp1d<gQ2g-zlg{^DI=~m{-8s8GPjAKv^6lLSCxvT%@UOaXNjq!8@^#
zQ+PM`I3E{0@=#1OW^)!loN%TAuH~|C1M6&b_BgU?1LDy?dkq?=^)NJ5QYiFK()%#w
zNW-;mTvTjT4*MA_8Vl?@Oq|Z0EWO*&aNiRYNe9SaJq<{z_0wd1nHv|w%&B`f`6jg4
zS`8bH3Qp9W115g4=*UMv7MkS{9Uy=k-gU6kbIHNGl#nd`wTOAwj6phYL2>yaHJz$7
z_+c#|)&^{AhG>GiU4M1qTJmsSur^SN0l<I3*LXM66!o)iXbY9U+rZBEgdvQCch`=d
zO%r=D8x5cvRWh%_`rXMi&U^F#VFK7}$n|#MQ3}>K-ttF^_nphW(by96VYp{Mv{(K3
zVvI2Gk)yF9`kmFY$#-I*XJ!b=pPNC=yg6RyTjzGcUsrt#t&Gteot8;KH&rHE*XJ3r
z=+eVQPM)nM4s<?UOwLFDZXa(o>s{ivyu@zQ#mw@~!M31s_oCgwma=bkAuy|q?Z?De
z3x!0;Im*qIh02cv!L~Gzxdffs<Eyet!|vJ_s!w@f1v}3&oi?LR!Z*bpL%%#_>OW$u
zb0x&1W%EwXxpth_71#p<ui6=3cJFkL>At*AhQ$lg01Ws!%6haTP7;QfhQ>zo9pPhM
z+B|ID{(zo(C(Qo8P{hRe-#`%)BO~*FLeaGLtR2Ze!|Am)?GP&jHT)x*ofpL%3WdB*
z;5Fr`uBGwZ0Dn)vd#qQ_k~x8#M}p~gJrYbpUyDc*=i!q)V!`;`2N8PIZ^#hv_jvLU
z^7jM$=XLYpbD+r0^W7*uhNC(~izfZmmV;&j!nApYCO6fOj?V=o%1BfKWsHcNv}^n0
z_j>SQJJt~~(4*Sm{mw!mf&-GgH0{Xu{qE@z_f&HyXgK#E-f8eq?zyiW<ZCmm<@4A3
z?eyUlUKr2-CQ%U?)^RchY5*uvu!VE4OLM==K$bn14x4yZO<MT$GGmM)4@hfLyicMe
zi-eUW$ARPwIz30G`d_l*j`vm<&u#$Q`?XMu`Y|PPZkCCjor`k6RhP}E(Uc@2f41o?
zv$-t5RE0GIWiESVUk-E2%a2MRtW<9J{7qS33@+DD4m3Zt9U7rc&rcIs$2cc}n|J-g
zAKErD0g!QzjCSf)m0NJP`V#RF26atS6i5)DG35gR6vuV_F(2N!vC_@g$M<LBo^X$U
zL4>WM`S5WlS_JW8T{N)=KavugCjlOqCOO=<S-z|?=iqiFPc673vO8#XiV{)tSqF>g
z8#Sj|_t@mg9}ov|Ym|8-0!<|c?5N6<oKyCp$3qgUq|^e8=EhEqWRRd-3#C1_rDh9g
zh4GqObkgu_M7Onkwpw1Aq7joCfRTTr9hV*rUcnv}{<;6y26S|Z8AYM5E#DnQkTITQ
z#2@7^n?3DFWGXKq2M}mQA7hB|N=V+5bUH6-IBWk1e&OUQLSPNpEpQh>ARJ(8C>RY?
z8xls)D3LKyl#n>k?ae_4@+cJ&;F>A0>(w%(1nv{WrRu9al1(OC<J5iipw4s<dwQ-B
zn<e7ka^>L9f8rjc!*dtv4809&+6783MXdfrq50IMJ8_%g${1!WcLP8J36Rf`5L4{-
zv0^Bi0a%D?E~dUEqm7IZqD>llU;-pb5(hsitn{XM30>(dTPwj%wr7-}QCWn7lAwtX
zWef`xEQAU(VWkT}e+Gm{M8r1vH)XK+B*+<0@K_WAG)LrGlg^^Z-(Egz4lzH*Ylc2j
z<{VF_KN9kVP%&YPkq5C*ik46m-k+kzR#*{hbMx{j1;JZ#$RYL8fWinp-Zy>l6u^6M
zgLG7a2<w)N{CWx|5xmu`)F$%90Ie@RnnB!uX~ZbzDM6juzpa5i$BB(dJrM@Cr31W3
z_Xi-{a1_@^P<fAV@Yo$l>RF<N{h_A<sf6<jL4F#bDbR^bgO?7S_$25r<2Y=-Is26r
zLi(<xQvu5&82jr#e1+gx*g90&DEL)RM_GC#9VB`PwumXB<-{T>AbRsFvPsU$wK1va
z0ta*vwBMW8%^A1@U|GEJS@S51ic9kU&cQI9D6xbpe)0obFLDCf1f}o6PA09Hk8$x2
zr8jeT_)J8oj#)Eb55|>AO5#)=D$bzA-Pf5El4xzSD#W2JH+`jKx$t!<XwN&;Y=edO
z?bxAgHbhgsp<uu68DZE7xBTmIG$kqXCk!c$gftF#P}v`@=R;{kyIH&7CohIJRRlS(
zfk_1{jj}^IjnZRXXngYG+g<y3B1POCS>WvyBn!>T=Ek1Y9rK_8n)0g;&bLcBd2Hq1
zb;VM;q@0il&?w#t%Zk`{3emP>&@rh1xn>s9Rt@&QlTHLYh@k9T?rH)_n81xa16e<@
zvjFKVpeGdbl_XkE=udALRd4kNw1G#7O`OVI0t>prL0%Uh>R%G~0oT$}nN(VoAF`Kr
zx9H{;cei?F$T#xWQtJUEJ<<%BfZkk$LDq<eB8?^mmPS!=WvEwm#8+GpHX2vJM^{$J
z#S=oq93ED-i3zYyn#dm}_X)!)tN1LpAU9+=DQ!YSC)Q3$)9)Mki=6d23LDY=X~(t<
zSFf~ic4rbATqO${Bbp0{6d~9tex~ZQa=o*-83OGtE})N`q(W>SuS%&`61%MZvPp<j
zE!keEQf{~pMPv(3RDrmjAxfA)HN}P-f-0E?tU_VWV6FpGsl)~dA0SR$yb90O?Fdh>
zs3__&j}^8kprdIFhF-RCjsB!-H^Fb*I^BjXKoXvJ9hGuEXFngT6Ip;5#V);cuouyJ
zBAy=G<}RpQc!Z~5lsXxXbqu6%XeU&FRSYI9<2ejyD#h0`X^xzwH-lqh$KWL*!c=|&
zidaeYQu1&3NmCRPI|TdByj~=>d~M-Z-){@sxqHy=e!h2`NUQW=RNIIL8O}ux{R~c%
zgj21E>7(jRsD`!SvcR+^PHIn<SKFsZ4DNk%wZ$#L*s;$LUfp7Ks3^?=oz(@42HM`7
zCRwbj46@h^yfc!8c$_0Zg?AytR~XPib*q6ZC#yuI{3y&4lR^_dPUi8lXd7~$Qi!h|
zL`8v75uKozJU0bC$}+Fj7UTs7qCZW0ih(0EG(wPzXl6md>)qx=3>vM3$!pcs)vcr}
zavX-Lq>x&Mg&^4-%rd875YU-cWV@Y)i8Ar0g(D0~i$g%fxCW|zNjXI4R7M#_pyC!%
zfDi3@I!zh21G3qg@(e~Rg^Vv%J?hq07CsJHUZ1v@oILF>O|tH$TeANg7Xrip;q-M4
zR|>Ib+LR##GpCnZ$Cuk$PKYklz4V6^(K0qJgemhW-IBK~RQ90Y6x4#&l=$F-jBrYy
zyZn)6c=IRl5iX&IS+qILvO)hDOJxMRr?bO!a>jlpbCy0QZ%3A#Y0qhgK(o;<`}N<%
z$Gbn;g`t2o_pOurST()kPlH!`oZ4}SYWvJwv4JzPlvx7&H7rb=!seKg0A@Jmn7rcV
zoqC~aX)c)flXrA_9TsNnuN+hZtr9gxTLNU`s0EEYBDtCFn77~hpDjCahLV+@VHM(R
zk$|R;7|xKU$`hr(%hPQPs_N<o*~7rh$>8Q0+wu&p_k;eW!-$)x)I(pMb!%J$itjjo
zas}GvB~9S&CY)0Nd9)989f&}SOaT5#UOqd<R*G0>xL5$>l=aOpBuS&&Vj?(yhbMFn
z#@ZZ*h!#tQPSr|z-Gtq#+RB=kCgP?2IL%YEXLY(oj(|hoyr*wq*Wzt-5K9<d{Begj
z8mpuy5DkkxbyQCr=`l@AN{kuG4>-6Mxw4|hmG{GM?M)a>R|D5trA8v0D4rwiK9`{H
zI8=;+Q}RJ<(?Uwf`~(QQ)@d~cr<ui#zpLd`w_tHeD!cwx)%GedXn8o`q9jfGUDtN4
z_5XD_X7Qq`6{fNZMC#e{1lv*Rs}CxE3$tyOP%oM9GOouBo3f?p%9fQ*@g3%`xc^Wr
zkQ-4#EyUu71yU4HhTtgRT>&4a<6Z%O&#)mn*qTkW&OAVGPinQ0xN#~4?q}g~7uUos
zgJgs9cq(M(dT$a(N2G;iS+`-fN2z@V4qIXdmHT(GW93y;${6x>yZ!R2stiYlfRAhG
z=(erKFsz#LGkYhYM(q-m_+A|?jb(decqJ>8l)ZKj+s(8UGj5k0X=jvN;e$<g75{eI
zQAlEp-P8t(9R3OzlLJ6}p}op(CDV~z_0y59z<VSSg`6qd>QZ$?h(_KSUz;o>cGuDz
zjDb%s0b%;9cA0p0);ur3GvrTYd=w>#=xFc_zyblosTEU)MJ{q+7~3u0<&lj_3JjD{
z=2_DaK~Bf#<)nxP1y3R!`WLhdTiRhic{3`DK@H_hX;pkb76ZG5le9~1AtAqhc=k<l
zG7mGA{I1&mQUgM5`Y_IlWAE>h%4c-*msfh5rzLL;a#aB}P$saDUxrl!H4Yw!jkAnh
z$hvpPIBvfh9UCPH(30?GcsV{x;J2k_t82lCdR&!ozep=1m79<U^zuJ%JH*BL{uZi4
zf67iTs#Sh(L)5SkU>&$U06Y1I>_WX>yM|Cn`2S9J;_(Q+g)|lEsip+4pPY?Zyam7q
zn|(4g+cu3Qu>nsL=ne5G`;Yhg^?k!IA;Hbqv+nr<Vo7K$pdSS!opa@h6*X$2KYw5!
zrKOP5+$^-{_qs~J=Ov$<%N9g7#Ttb`g=3y2^hiWBn1R1upDvl|nxAi5pLZLzFOu%_
zyF3rnzUd-QG6I+zQ~unFksep5w=_o~AkSnwL}=M?EQ%%qpFP(A))u-QLuRawY=TXf
z8oUFEHmwV_3VyG=o>`HYYVCj95lS@kXxF>rBqNEeeFA>;2{k@#S_nwON#febsE@tq
zhlUn@3b>jpwsl__MK!kBz@}e){*1sG?Xsp{!XgczH_?H*yr8IVd16`;ksV>pf8PA+
z@gJtx^GFO=v2AlE(B5B`_I|-rV$*p258DmPf3w{%urdDs;&js*TCrLz2)?IkS)<YN
zQ9M1Bf8fRagM)>Kdlc|kGhr*1#I;<Y|LV=I9oGBEdb3KEgItJaHjgsxYV+jC-jcCM
ze3g>IzY&#wGW|UB`1)q{v}gBx$jV8Eo6|_QmX34o2j#ZRK-oPzdwrRZ6(=iR1SP@w
zReDiOBk~cD>}9~Wf!oLo`d0SuQzVh_;4#?d{<cK07a?10@ApJH#a!@aw{(thU7Jo2
zJvNv88CQ;RLrRsFQ$)c_v?t^(864hSz>^>g#=H(dOarzOhFEwNn%~GLZrlC!`~=3D
zdj?BdRK+xil4|LEe|vJ?K~PEiw@g<EgQ%Kc#wos;Gwv(pE6y=F5xVoSRInjUnGz@m
z*i#l<2|K?&F(ZWMg#wv*H`PH@B6edHDC(AtEe!mPMV{gRgJE?N!jdoFCr?5`P$B5h
zxenGGDhiFc#KJ6XuX`Ba*^4qAn|`pVC5fLYT^UUT42D=Gz;&p37w`yPI8wq5`AI_>
zFhp|wqHs$d=XlrItx9qgO%c8)qcIMN=7@yA-VMP4kl#gf5JhXCgKXCen%rZ-mnbg5
zkHnynX88wEO(@khtH(K1F^%{wftffnAyl!V3RIF%_Ojhrt~{N=0SVa-a@;%}D~(a=
zsZ#{jQG|b#v^?V#rgC*P7siPt)ukfzYzB$b&98^2_uHzG<>bU5Xkl=A@Q@Lu3m}B-
zL;g;eVCMkat?Ul~yfRUvkTydNQL)o>yf$*=d5jm0oAPbnkl~dvL_`*{7i?=a4&?;b
zddxdEbhWMviq}-WFEG+f4g(`LOx9mU{jdCalrXP*%@k;G+N^M7ubR-0J|`9F2OQkV
z=Iy1t859lx^V7Mjq&yY{Bj8|5e~v7rK;fz9@CF90VCH0KlIh`YwHr7)y#%o3RPTwZ
zGj&%m&V(XVaJY$~7S2fnhR3Q=om^=hm~(wM8Vs2ZU*J-BuU73{O68BHOahCxDG!uE
zbo-PMwOTp>85~ZcrHkSqiVD(k4X~!Y{R-##P>@xUal!rt1(2BPrVLl)AmSqvOo_`3
z;Us#CRldU7=@A&Q7n3Xss2(PG7e#C3IpR)N1zUW_HN5nR3^aU91Bye5kvHL+$PU_3
zoJ`rd51QwPo7fMw*2_<thO@2bu!_xQs&bd0X}fdQZN2WGKZaRcI?#06{b-heFTUog
zvik+9u;~dCWf3P4Wn(g+6Q2@i7*|hXA$j%2;?nJp#!-mwMoq<Ti?fTD^N2PfgEODp
zMnDUx$f-13j&N8D5+uy70Y!GDSsj!0-jGW95S7k!O*A_374lW#Qsw8xaR+lpIq!;w
zOhU=*jnawiEz<n^ryQwGO`b!NAm?62mSl4wtI-x&@-*(suxf(_*C;HmEDA|bJ{xyE
zvFAYot&_dE4uYVY@5dfZ%aBY>z^hE8XNu)s)aeVM_9`}Vl)gjfHz=tCr<Wc*GUajE
zn*HVC9hx!eA#CF3kaFKjbg5zzEmI~{v!f5@g<NOt@|CXF2PLhS?6%s@jYKBpPQ!H<
z=2e_Cw3V`}FB&|zMXHj|mNE=!q-{xc#b>b{G}Yxs2^}T16z9Rwt5y;HS1%EXT5No=
z@p=U@0&jbs5H811ASBUuvUCjERP@WFDtlAXG6!qYb?k~Ms<HaY!3ds{2ara2YLl=u
zkrY-mJdJ$ZyuLUxkWGL0&gXN0FHY_UO}7V7CG8$TlTe}AsEfUuYTD5P=Vo0WM9fdB
z)y^#lwx&%PBX=Tp4Ws33PYu1mn`Z(@rZ!4Gv?I2?+)WL=Pauypb8KQW1?X@>UQPHJ
zG9kK~_+vo5s!*TX-wdc%$yJU8^Egx}eGzh@PcAk!j9E`(2$4Ud_RPd47MhVlhmn*<
zsioGos~oUiqgOi_p$WWSacC3c*Deab#I8@EPyXbx_rN%R-mk@$qKV8)ssQse<tVtx
zvG``WAjdBJbWqW-myDBl$W$1TjK#qB#+v%zbq36##~9EX-sVjyhr3!C#Z^Ozl1J6h
z<RKFo$K0~M;pxW1BjHc@67RYxt8b&gZ!b;6$%m~0>~sk@)kvS-Ss5hz_nQHaEb^1&
z0>2zXQQo>keJldVWCU#dj!D*nyA!%{UhHC%>01?ZaqE?8r1xSPL6Ij0y*o)~ip9~e
zE|#oHMYrwg{C#yK@@!tGJPn0OM%kHpfDWBYO=;uR{PAGI*#e>AE*gg&p)32f(xAG1
zmZPyM%Ut2MvU%rX0(HO2vF_wA*R?VF_)Xd>I?Pt5qn&J>zoh#CW3^cO9|A#4|CQ6k
z$i&S0pYq<drj#9VE8;(==}93{-@M^X)EF0N2oMP5Zh#YH{G@I{y<L55<I?)!QOO(K
ztD;nE0T0%zuKI?uLH+AOWaZ(p04@Btd>HtLE_KxG>vHz(bM^lw%5VR_L^)ZdNR)wx
zZdDT@`I()srmy-A6AUec88hP(VwC*6+6Uhb-L7}({|S|UmJa`OC*Url<``*TPyMze
z&%2XO0R0GxM{+q*b3MC0Prvn2__h<n1th#d7@hnYnOMlln)GCBNPeW#H~NpAb>MwE
z@-aDaE7SG;8JF0!VCEys$|-eF7RWpBM#~q(@~i$q#QWE|j%GjGZU`v&qaq2X@%$fJ
zG7|49<77z*&Kz{zO%r*a%`%i?MFN;LlD}u#q@OvNNWntmNH)n;kR>pGn1HfGiAjO<
zL+i^NwR-(}|1=KC%nyL%mh)~YH)tpgY_QJO=B9@i+?AOZ<kQklHDVrzhw>5#x4%=v
z;aqs<^7(wgGZE!!1mu<+xq%v-;$}Z?hnoARrN~f^hbQCftPa-3-nLX%205&4f?{c0
zVwp>aR^J46$b?3%gebQET`3`sp*S|`;=+Uor`($*`4r-k{>{0MOnC#vW2}Yx<I@hD
zO0BvbAg3)~&5Bl<kN?1i!$dkm_J!2|U2ar7zvw>Q&z$~%ar&?wcH^wt0SqxP0#?wX
zk_aZR0GDg5#noCtt@Tk5S<4X+1B7ryW)jR$^FW$&l$_ul(oqFr5_-oF?d7&0f}KoR
z&0R?nUwnK-QK*bxxxr10mPsy%$4rHKfSS6>K+laa3~<;VDDUa$@jQ(d)F4Z45<V*g
zR{iRelK{A^LVfUch&}`Ak+01{?=*IqK7QE_UAjtrDz?Kx-ei6mo0fN7V=$_v)b7EA
z3x$*7l`pU&8xCfLAw3ol7Krw(96g1~bfLf@W)9-Wtc4KUQc%sUvPS4OY=Cv2A8o%x
zJ~?&+)J^VTt~WO|DZQ;gFx)<qG+ly~t*w#yvTQsP!~tm{{fsY~Oma+@MK`%LM=qeI
zwWQ*y_bWpS)m)xu$t9DfW{X6%l|rV%q2p@%J(+$ame1YlHcq07J^P51Ke#+)SsgB%
zvvg9SXVb$53!!P|r?kq-kySsQloF9nYL_8}K%V1z#$i!w{~nja$UZZ@$pX77!VRNo
z>j7*IIn&dZ{&=3&A0p55GA(y2o5z|3DUO(Ys#wO+KK#`erS6k?KPv4lhyX30VVOH!
z*j2~D>YZ&dPsF<Vm?IO|S2;QUwnmQw|NK07f7hd1m^J%IaK20`RW~4xg@+U-GJHJ(
zeo7DAY`3;%)Lw6-c=%0@*khSA_o+~D=>Ua8CGuckNdDlN9|}h{^^+e5$9GSUqw4uW
z!^Ko@>cqi}aJt=)i)L6MM#%JmX8C|Y_sphZcrg}b{CyB#mqttpiH45GA~CQv34{-h
z04-?AWKxLjy3y*}&{6-~wameRZRyiI3{*ygP9`K0LjaFqIb<lYp6bbucPbPG`9a0u
zo(0e0YL8d!hdKkjYh}N~zPSkP(1Uu`4w_<3967q&j0XLpYI0M${i$GVy#~@;Z@|4I
zm^HVqYtw+?+!0WKoP^4FQ-}<pMtvP0*PdGm&j6uMccecrar6e8jl&3wR`SPN#`tBL
zkiIZ;xPJ-))zo-JEt47$8Co7CeJp<v(Ae-M0#sFZ^ilmTtJypRQ;$lkcbIwXGxId|
z*C^><=&i6%b@HhX&ZS_hAGj00ZHjb{)kD#yx5{<5uChkh&=Otq=-Sep;m@lP6@k^4
z3ux%Ojyb{*gzb?CpmUuqZB-&i_NG=%!*YAXW`#AAUZpkFwJt-Yi)`{mLze+8J>nvg
zGL=iGrnpC=)?ZbDWmyJE@|KHPL5HfJC8&Sk#EPk&tW70q<@j1+s4Ri7(*!)y+W;O#
zP__E)@6bB-$z`Nz?ms;P&)#pVktl|pGVImFjtjW*@6p4G)~Of=4fQWJ*>Vd|w+BMY
z64LAP!(c*4bzlI!#UDZG9p2t<+dM>wEvbhG!FI-Xx1V~ev}47DvCS$nmxKYQooCiB
z2D~Hf#Qb}yC{4g^?<F|22ACD|q2j;zzJ>Y(AVtSBn{>buN6mOl$QJ7Wn@}mai3Fkh
zc1(5ijK$uKyiggmccsNDFs&W7k%XUuo_Pe9$RHFMCw%)F5Weh*#aq3f8jU>wQ9<V6
z)r#JQ2PWH@hMe(gw;Z0ulFVp4I=L^-`$j-pz86^p86CK#iRgShn4A-*BeUSBO<S0a
zeHw|}(m#=PrX8TDwhsd9hl=GnEU#yiFXTZ)U2;H1<kQ2ay$bkI0B5eI<c5vlaN&~t
zJ*@NTjN$VL{)2&1T+;|@ixL(Rtf|v7LzH*Zq?1f|DWv?@l2UYT*?h@P9Gg%OhHfsy
zD{^HZ9@tcZ3);80p72&b`OnPY9LoL4VDtuOP>N5MklCCTqQWhmb#&NHul;=fJn@Eb
zRD=UO)7>&d<BcB&#TU_9QkS`bj0E5B$aPnox|dOS_>Dq$b&>0;l%<(`KUnKv7qicL
z@5z`MSOsX*)nDrj7#>ZAgq0Ui#>yHrDGFqX9TcfGXFg4$z))A4jEHJqjwnC(O;1eE
zb4~F^_?KxPH&RdR3;kpi0E>e(YR!^F=6r9uH@b_9rGk9B)$%2!PFI;+n)8k^AF`f^
zKVcAyG{9>ve3J0SQz+F6LrblA;(TJ!+11CzIv7<(yXGPFTp}*TWe&_HAtaiKQYp07
zDY3oy7MUBX32e*#%`!B4rIV@KGSy*(vWYu{3xG<Wfn)1~$P(V!mL3o3P-`Dnp`PM{
zQC9w1)irUBG!m7Px#k8(f<n0(*h)Qvro&zu^loGRv%?U|7KiC>)GXe_X>->l#RDIv
z&{LO=_Q?rnzE$@jTq}J@ile?2^|oFU*8n59)_vqj)hA<{x1yEmm(f@+135EG3N_h9
z(d`)~#rODmEWS|(RBT?{BR$xcssNy}X#h%8edw&7A_n4-_-WfwN4v4w>InlJVnPDF
z<vr}yP`($G<|O*O>@eP9A#=1<te-BG{@WtbtAV}tR(D9q+0Icx`?a|boQsaHuf3mq
zz0XT!|F7V{{NMfGqi3Z5PrkLRDG{s9g3$9wmBVflym8+nUdT&;NNgL>jtIB72!l?D
zgfKZ<di9{_J8O6TM=;Nrxpvz`t^K0%dHU(!UK{3T=!o?5cz({~{ek7{o53q94Qf}y
zM`o19x;Rdb7MQyur)huEUPi?yw<}|p`n1ASi8`11oe{pr_?!yAc*$mo6bNc`^mNCq
z(ckn`C&M&6_+<b6ljBr4v(RsMKh%EwrlrTOhQu4z=K8b0pLt#hKA;ORn3O8)-_bx6
z7#B!^e8LEzR~TS-M3MSc!AaR$LNH-hL{LjoJWECOq|0!vqf`bPWhG!|BnIUY09klo
zqRaF1vQInl`w^Xs0}basV#Q^elp`D1?(fV;xUOEU5>;{*LSWR)D$!tJ^F_n%hPRBJ
z`+V%JxPVe9RqzD^00}T>L8Ewpd8#xZ@kNP;cArmU>x6_!a;1IG<<c)RMt)<DmOiZW
z(qVAy`EAPL`5nJp)tbaxTQvthn}jqy!GFE~$wL)(7I~AG>{9UQGB~CJW%-hhV?@Lz
zz*`@G$TlxItU0fEU@@rp45$2f4M#McIpgDC5Tc1O8AWgpTb8}ioVa&(I1g~!#tbZ_
zae{ojg=>ZtW{zAUiP9fim(AcReFlK|jTWjkX8u~De{RPs3fAuF%<1rQ(1U^hg>Fra
zM}xk@#wY9AbCUbN82g4`QGzYVYumPM+wa=8ZQHhO+qP}nw%_Hv+0Bpni@)uN?x;nb
ztaCE6vo4qX!wK#jSPLnMh)qL|4=_y}+IomW>5$~2bKxZecPgQ=<}`r9svvD-4>>L7
zoRSDcV}^NaK7t3jnZk)P(nh-n1R*mmY?|Ok<H5*&yaS^~h;>i^`5f{>BoA&9)uG?h
zhr^>`;5A4U2)<BKfSVO+%G0elX^m&7#Z|)9z*|U(MO50oVDe)@<dvloB1(^BOJ-f&
z*hopvt<$Yk6$Spb)H@Zim}->$?Wi7$I&3vRA<5-k3(gOryynnVq*4~<D$;G0R|PSF
zCJTa*UlA{3ZA(J?lIj|YEo0}wWhu;XVmy~HjVaDN2I0j5rF&Jt9H;#jwQNRC%ZL9#
zk;IVY6L85J7hZZPd6(t0b~ZC0f!^++Sf>fh3I)g7iDWK%kgumed7t!zG9QQpb7{j|
z&N;ViY;0~F!p<kQAXo%%&`X5`fJo!2l02`8*Ya>ya33`xJ!fO1hwl_9|MEd6%|fhH
zyS!%SBqI~T^3~xrgHKZI@K6c!-Geg+Oj3mr-pzyuMvO%9D`L3p;22`S1gLn9JE;U-
z6b(^2nmUj)10F{O!ezh)0qbvufxB}(E=j>9KxSbm9teMKT(lG5R4)Y)`uhZn!wv?r
z35`b0VaxLa8S6wD0m-F6j?D8$Dkgc+a!vy)94XLS&}w`O)r%DLNoKTDE`y&Faoif=
z-B(02<7PflEGZcVo-?UmL5R|vvVsd_$kNJj4AZl4U;!@_)~>{)#NDml)$F}&T>vHk
zAInKhao5>6q-8&nt<A7^vl+!SZj$BsT<S?sXeh2W*Z=PeP)L}rM8_~43o9xilHg$m
zT5nTJ<yF8S8eZiZ_ie7w;FxfkA(ma952kw~BWl$fwz6M7$qb5L$)uB)Ff7#qTDWm0
zOckfKoXux2`<*ZdQ-`X>L?(L){}LsnbUYI{5zAB2lzd`YQ*+p1#=VyritTjgU(pzl
z>RH_<1-GOQFj02=p{t&;BB{#7AhT19fvQ`f&0-SB2T$W**OkFwC7{8m>n(8Dh~%64
z3kxqIV-u0hEfQ{;7G9Q%#$sl@ja{l2G}_o3#2E2aR@Z%JEjo$osw>!2`w@r*_0RWX
z$Ozd^M0ejpcMxKmEkQSaIl)6}j(o+yN~=S?hFXHUc`15*iIwqnc-1QvHo6GaOh*DD
zWH26&a`ps;iobSyuo$D2nVzc7#`(M?mNvO&!wk#Dq@A7Tz2&dF5QjJ{juGdeEdO++
z5zjDQtz*{!`)p05voZ_z5ytAM;Ws9J;A=u^BNQfZn3Hj5hlXp&_3Mihf1>CHll!Q5
zls6^s^`f&5a05ev#^p^4nO0Ns)qXs;M&t|Z^JR_i9scPe+jJoH*iLdkC)&-eiTzmY
zGoa>G#ni(;V^^9X3y4o_mdhc4Zd~S^JatVs77=GM#7dU@BTmT|$5*mjWg2hnVjZ=&
z%hM{em2Ewi#5HZIaOqr}xPX*7K5|vw<t4Q}%030?N>?GPpO?REO{X{7V|>1cyWHue
z$n|`RB1vx<_7>+CBM+i`20)aZJR)V!p=19#0)<3;&zUhWJ;xx;tq0J9J!pHwX4Zx-
zZILPU7Sh{NzbRYbR?;OgQXOGSAzH01xT8Ll8+{+0^_aTHmupmcxNcpV##VB*xaQk0
z(SUPytr!L~{KBskzEsh4i22k$lyI>GlSyuYR6{QZdiW=I<Cv<iHZ?T_W0<sD^xd(B
zV=xZ3iGnW5>yd-?PjIa(UTBtMsYxQ+Q9R`}LFT?C=IreS-3!R*&2*5Jm)*3~?sJ(!
zO#!{oWb8Bvw)Gbrcq1G=z_%+(JfX~ZHff>r>ABU2sT+>2YtUm94HLaUNRc%M^8NKN
zkM&D@7Gn)^;*_+6;XnXVw+YvJCJp}=pS@B=x|(lt&Wf00>|4_fs|u!Fb00=NeVe&#
z|6A`1-x`}1c;xcZiZ$z+C2m(T8!}zq=*M3jM_*8dp-$j^tM-i0X6i^_3YE==w!Cjx
zu?|$C|I#UN{x8x569e0SB>nVgNZH}A!}PwXO*4u$REqRu4Tk~!3E18INIl+v8SP;S
z0|5Palaeef&PZ^*=Ac*%aWmsUnYcT$>h%8SNqxxE<k|Og^mq^K^BtMfo1%A{lDpd}
zOb%ZibbM<Up$?3iqI56Vc69rDf4MVL*0m=uJ&}?<KU)Bo`2JoQUd@7OP(z30C+#eO
zsXjI{1KI8O;#v$<?2n<L7?@T5BzioSfb?~lQz_YON?NZ_xb;U7R&H?Jy$9qV$V5;h
z2;tuKS+Rt<B_56eMc0#Uw@Gpd66+w)Vr-J=h#QgIdOzH(X?KTK58c4q|71^8l#*eW
z+%80{gC2v0ytwsca&Ibc>JIZkw<Z!UL978_a5#Q>Xx{3JN?{%Xv{V1pA&~durrOT`
zFQh)zCb_UHe{=+sal+~v%-Fq^x~vS$1lzDbgjKMhn6<sUYXilZj#wU1EhFIaEdScX
ziNFnmN^erb;1*)}CRkj4V3UyMAVSXrNF{urZ3;AQDRs+!VfaFRIy#fJVbft35F+fq
zcp(U1vrDvJ^EfBGT%az_;GC6g@Oo^=XVUsDR*+D~Rj+TI{bwhRmeET~;UFdK>Y@h-
z8JpsJ#^?oY;ouM?r5^F8Q%(*W^IA&Y?7eyKo5UfJ`yBCEBg};`x&tHG%>b#Z!qB!D
z;W=P2{2PLA34BR^#}a;lTCY%azyMwYaVPJ=V$DAWB*>rN`O#hm33eDNal<{6Hc_Jn
zzN`a7tM0k>X&7|u%^@zxK$vgd&RxkZ;JG1p*O=B&ubOgn8`qdWSue5x*HXUA+-fKb
zNLyK|;mqM80wPL82~T%_mWsk?RvVR~i6~r1i{g1!tG#sX?kkfFYbmxcdCnKH0wMIX
zTCm7Lu;Hs~;BmFA2x_Zo4Lj2c1)-NBF=C*ME?w=4m(3^-6eRJBS^WDRfZ^MU_lrXc
zHKFjPQs^Jye_Ta4uhj?c%vgIS+RY`6#AWbo2afb!2ug<TJ1I(3kWhU6!rRDUUtx7R
zcu5&K%!nrhjv5<^2T@T^h5Y_9I!**Tn;6sS6EbBns>qcpFS<?uDzNFBh=2jY!K8;}
z#amB4a*?sBy^yI13i3*LMGuj38*SUTY^U#X4$^dZ&*piD0R?!(=g|igwkMKs1JKPZ
zZ~WZTNPL4R7U{6=p&&7;=6f~aD#w?wj{MPI(g`E~<1e<q6A38tZ-P_~gV2{Gz9ILY
z#`WZX22<RtDldD=+(D84kkRdcZlVhkd7DszXn0EY_>-A_`i!e1S?d6WpbTQ^$Z8eO
z2}MbpqfCfGfPZ0~9NCy{N#Ua0P@kRRc$_##ks5<Wb5&p9B=upom<T`xsXH+w_Ti~m
z&~M*av6hredUSB>zZDO+1=bPBppPA1GaQ_-mp*h0IV=WHS%~XmQW38{K`B5U^2MCG
zw4b<?e|ir6M>qY`I&n{q%t0ybz3u2_C4gwUnwnA3vzg0aZy`v7M0#~?6HT>;k?Pt}
zIe})s5VM|}3bS6$Ijs|H<0_Wp5^%*(YUsdqV2`X-EMb$#$-2YzmTRA)9!q@nRy1%i
z$<mhV!({ZHQ#*;5B=~Qol}e^ZlIMK}X}Dd*bMl#&)<cCdmf|6^7RhV^-H03ryj<Co
zI|b}I;~?{e;i$8M4nUdn!`cNAqlXHfsXZBK>ply$OAiw<bY-am*}NsJxUm8s+_+(1
z292o@+R0!r4Gfp+?ILA5%WGHSC>UAHFrto4C@*!_EV|<x^O>t{Q(N9}>yS2<{-%0I
zL<-Hwlb`QhJGtJj;bv4&S45_SXjw$hOdSJ%@Bz0pX{81~{ENYFc~?@(0!)iJ4fSRH
z&|@HLbMUSpj@DopM&0o;lDlJ_UjV6h_#%}rxYYI(?ZQI3+|Z1qhjoau19n1%xi=l;
zq4Uk_Cn9H@Wp+A^PqwVg9rJ6E^W1!qy!0VeU=orpYs+G?r9$cU)oAA-+@49%pGZq-
zEKi{dy((t&kpqQraVqWdqSY+*S5R|q?J|rpd6<JmiNp$sMKa8zEK|+QJp!pGh&;)3
zBVN2qW-+Sss645oxAG*gFwj%`GV7rLSnqH(kL@C0XLNDheRHk*tPqcz_7ZoopZZ<1
zgT%aW(aeVMb-ER}XfBwx-C%=Rw$9~{N7X0w?&+<)pkRAFf@q!bD_f3W+szp)*i6)v
zv<|5cFz3x=j@lY2p&Nhd%@x6)NU-o~K)iSK8v|l`0<^ElZD#Wli%Q5f^N^>=ma7_8
z)R6Pq<Q!i|`IVotWZczHSQGHV8@K~<_d2ShSpo?1>?Hd&|CM5fDADAdPl)rdF9qEW
zLERdS=W3eC4<Vg5xK?)^_UAI2hm@N2vO_MRjR&6IhbY{rTP>4Mbmq>KFKNZp`qVyB
zCx{gxe{IXir8BC#L_)_T#@p^rZK+Y8mSYE(*y=v6vkQ7~|HZQGfBv9u4J&g|YDBcq
zv8&4A?X&SSz0G@eq4mRdE50>q8OggkPUdz~H-ieW;9WT--M9O$t{O%j!>98c$4Qpr
z%noJW?47K{b7wp~yXy7vJ-4+mf=%I<ys=8Huex+5o<*LK$ApiCmJ5gJ-Oy(`0&vsl
zI#NFExB8Ii$7(bf^Xl~AJ4JN?Zz!t^O4z6DdGru(403r=iy?)y<G%Z>X<i+dbiCEU
z#8jCietJ$C#vdNu`^_3b*u}Tc*8YsLtQ$2=fyOjFplUA#Wuc{CleKo5(D{2hdRE`x
z1Ab_<A-n&-vta$7EZvO%To3;*2Qi~DW4p}((|f1%4r*HHHzBYv1e68(s;X~0f_Kfa
zqy+EtD<$)XrGoK<BMJbUB?xn>@HqkBPsHV&^<1##_Zea4qbxKn?`mo9>TK-(%*New
z^(g<v<#`vT?Nfh=)q`C-uuse`Z0qqmN^zIMWULOo?)$^|R`LS9WDsJH<8qa}?4Gjx
zad$>?<O_Sxz3&gr`&4J6IL=?QExRo6Dh(yqv&AnT^;buO6o>pF?NbEH#GAPS7Xc@1
zPRlHiWQ!HCI;`|SHVQhx)BuG$kSJ%;p(@3u8ML3b*SY;`m6#*@h1*N*avDsn;vt|_
zz-EFQENj=6YWTnqGy!G4yP@qgkZC3|KYxpFP%K>$)FxtEvba(K;LZMx>J7AwQxtMq
zf&Omm+0wum)MBAat+1O8?<<U~CuNoap3b&o8Uo1A!5@7g`)`_>%B-wFZa@0^p<NeR
z_FY@>zVQGr6i2=kjfE7uzHIwG(4CpN720QFdQRg&ocx*~ldOOt29RkJX^kCHi{7ir
zjK2!8JfOvmBUXtAUpKTf_0%w%zpbVcWjg%tN7C!3`iidK(%yXFLIwof9-t*89JL-N
z9`Tzp3baK*`CE;H+Et*7oe&)hD8UPmm~NNHKHsjgahCk4HOWw7jN3LPPYa6gy>`rR
zROr;I!<r_G0f1r-Sqx9|d@7$Gu99Wfzj)@m@fmOO;r1CIj`^#;zOX|GaLKm=kjxF9
zAmXQAM+ee8ZpZrZOh3{dC8RKwr~zbWu9fe4fT|e;VJe0sLnPe2EzS6E!Ix`ewEDrK
zP9a9h8frkD8g}4o6}8{xqj<ukjr>5BAdOZ#p|*g=T|RugONTol+D;OzkANARU6$q}
zmKPl+#UvZ?{zlRt93!sPPJ>n4r|xT5EtWkt(v`aIk2B(pC3uJ>m&;<m5!YJV75LWx
zPI4!=*)#)XSVo07Yf7~Ug<r$W%^^w`IdMEF4m+A}Mp8}Ax~Zc~Rp8OG+Ybt)Se%Lx
zpwnea7Mm3;If@n^%~T3Cf+^<55~SR|XerX&n~bU{`3*WFBsK@A+%tAM4PeRvkFa=w
z1pLFNJOMJ<R<`2$AWHhu1i~Gln<kn=#f`GnHM(cRsR3NM7fw<BI~O#9n{<Ayxh?6u
zYY;MvuBSZ(1<R&Zs~TsR<+JmBz&QXaP1~W%G~J^oaGQ}H^vH%?o{dd^dj<-lG9Gyc
zb27{0NQ<8%x0L!-%R8yF1+c8nQY_1E5OCY!o%>IFSjtMj?-rv`A+NAj$9QTVV$b|a
zv#48Ei+8D20ogirs&}TfrNPR4QweV+#*Loh-n1#ekNfSs%BHAp(IhB05hspf^fvDN
z877a%f=%|IO_<|sqNym6eE#KLY?~mTv8+XuCpX!_6Ozs}k%c0%$YaYG3k>aUjhfFU
zaGy>qA@{6#LH(`e#mewb1M#Ed)a)jTcIRDB1kBY7=aLZu9(wsx?}en#E`enr2ntOk
z$>>G2c{u>Ty<t56TNd{7d$IBOt36MtljAxxa#<x4suQ)mbgtKSu!Y|TIF~Dz^Iwqd
zf3tHju>XghYei$ic8dX_=Z*RqSe3%@pJgaPIG|L(4%D04v%b2#4DaJN&9NO$R58)0
z%shbuZNw(^%`{Z{sp|r()UUJj>?4hJO|SDs)X$eKZ+2!$ik(eoEmraIw424y92|1y
z&qQllA?Ms4KNA_)=>E%J67C8uB#f)tXiC#QgGXM&g`S+-44b;cPTFU$+szzY;7(f4
z9lRlFUSWZCz_F+^{IfdEX(e!4f5$?K33YzeE|NE^exzK_F5<jr<r+wIincq^4tY~=
ztKJ<7Z?q(@wsp65sA*qQ{I|?(+3m~dIde>HsgMV6h)uGq(4S6C%T0FQxts?V_;db4
zmn}^DhHw9GVlJ|9besU7L%N<$6F#$ncJG^eZ`_~DxAC(+TzTw!g*3}F45#<|D3{&_
zt}@?yK8AS6#UkGBFnhd7EWqTTu`P_Vf}A38H+|8Rc;yHKe45eyA6mK_6cIFkWKB*q
z408BZn^D<y{9*V=@uM;x#w&(TLApx1=^LkULXq>@FC;?!g4CyoZfr{L+cFR%WX)hq
zqagDQj#>kw09PtEqHSZ`2>Ec;sRTLP0V2J|J0+R`=92t@##a64PqzsS04OqFGpRys
zAqw5>u9Oij0NC|hkE;Ycj!X?v9e-2sIG>T$)RUw#yI9vC)ZytBBAf=%cwVKEW5Y4S
zawWAWi)<xhp+v|})G{2pju}F<HZMYW>7Q~}9Y-^L^_SOt!fBD112FM!x%#5RvGANO
zWd|g&A2;;Ta$Wgl4V=Ch7x1$o*b~y^qL-OTAl9~ler1Li<z1UG(C=94Fyl7PHQ1+t
z$#NE?6+>oa!=|ME^-bmEHYbA_Y8(@f6sDo!+>l2x*JNrARcVJ>gC*&!nK$E{byFPx
zk}ZgQyP)AOUjV*zAUJ<IiP2rC{qMmbfi6XF|A}2vd?<z4!AP)#zYyCr?N1-<&B`<t
zJo7|06bwEh(gwP~WxE9;mde)DQ*{FuD^x2@zX$?We9>n@b?NkP4;yFL%JW{X!Vd<}
z6OKG+rxnud8MLczvO>s@#vUe^ZaBzbYNw}9g&vS|V!Ke?UlJC|F=p}Vv?=!Fm^qPJ
zm}$C|yL36SpR*1MqL94&lw{WD@QKpkbImFWt(6HIxL-Oe?pK_Ty1P3ba5W*Qq;U-U
z3dMffbdtA5qqJ((x2m;_mP^8Ji(IOXr0=!jO^X|-#x!jo#&^UT6~tWCOkg`4xeiV&
zL&<xP{^aVc<%wQV%ii!+;nW&{x)!Esk9YYm0-C(R$`zAt;jF}E7&VwZfnqExrZw`M
zDm$kSeNKFy43c5mwJ}L3SdETD`kizq)RcLJ0t=4wyCRF&JerHcN$5S&C2y}k(jl(J
zg#F!Z*&d#V&w6+}49)Ww+S6mM7+~a_Kk!1ERmF2>r(0qCGZ@y6{{?pbCld`P$A2(2
z|4=7(ivi{z>U;q|m=~Y{kKjN#Lp`e!v=xSN<UTJ8|Nbf}bm3~a;*bX!60N6NM|zUr
zQ_4KG6~Hq3H7iViNjUu&<@RR0cKvm<*4;H<lizd|sy}tNXt!<gKP3>Y0<nu7nwtym
z=O*m-;)S4^P9h4PXC_Px#+#L<M<D9oY1)l;{rNGxt@s3LzDg>Ej76GWiFP1Hs^^~_
zICxom=u&tTC;*M`AmZu{Hayn%{G1;$ZbwGAm1lry*psG?mK>CxiDt1_HY9giDK||n
zI>gCQLaZ}@Y{$7C@^X#XJHP74_#0UhS^*Pr)mD#KMh~OZetMefjV4Cfx`jNeTW|}<
zE$N>9382xacl{Q1){}R4{3-s36f51*t<=FiD-3g|katcxd0ttZ1izq#8l~Fh&I|sg
z`)G6V?@#X-uB5*y@V43qm!XA1Kw;e0Pp)+`27(<M2$Te*)ZiqOBJ-RszM@{}`2sre
zsez88Rf9;NpL&>v698`vBDO$m+r#L9>Kk@%IWO4{D0zrWB{_H)ARnHB*O1yO%>@%j
zD+WF@8f-{(cqvh5q&WzKE04xh_nT77bg!?sJ^p08;yw{c;oBypQ{F5EK}Q_a?;0Lt
zwBB*%6sZ_26ABw!h;mjJ=7{*hs_=fI#Y2)dhfYjYjEWOg6oayYObnegVxjOSGcTAP
zJ`6*|5QP|WYPtNd4oMYew8ZX!e`z7$(M}lVm`X~q3i6jPfRh~~WsoVrz@xJbq&2U2
zw^{7w1t3jM=a$}0=kUd@&hO$#mS$DXLADUCJG-wHW7nxzY4M0fok7R?1f!;z&CDhw
z%zDl+0ap%`CS^;)1=9xcj_Im*RtZyBr1!|vw$lRb8uHGjxta{BZf4p98}&;SQxJwc
z$=HvW6~n6FOD_ZVkUMzgD*XakriUX;<u^(qNwSPoL<^6FL=|166QC};$0yqG>^oiC
zo2jL2C`I&l*ClU~7-@Fo9-Twy0-f$_Hh^Uer=nCa4<W5{Z}!_5rzoCmk8V>?W3TTf
zwg5dubp%3YjH#~j!g=UOrGB#F!))b_joMw;2Bzy}QHf)u9yp8?8ptXU5H|L#wjy9J
z-{anfoXjY^Oh-wpCyzV)HBH*A!k|5(UoG-1zJpJ;%`X0&ZH$~2`eu49Lgr2>Onu6K
zHDc|w<dB-?TvA@&Vt0|c)fiW}TXJ#%)2bM7r_ih}|I6vppj}P>Z1Z51<qV38)2siA
zKn-zYYR<`|_xw;M+hE^buuqJ&?CyT}%HvnQLZe^-m({A>fFSz(Su=V%TH=RuNYnlQ
z0fOy+Qhga2nb`l|iEBqgCT@%1Utgm34nJ(g7gJ&hpVFD)S(U7{5`=5_`hO9k1O^O@
zVHE#QYn3H?q|H6U6UHu&#7h~GO3|;xisJX4a@yX<ZPrh>ir(zX67&U?(4{PdW=<Wd
zQVUWy*B^zpK$WwHv$ImfW(#BZy*YBhVBf(y_m}Xwr@AM%o5P6vOs9-?!Z1fC{x?My
znIW*9(!L4Nw&;(dPo?i_mCl$$=F_6!-I`|F4=n^A{I_|xz^&X>xE@)fejn-{@K*G7
zf4s%b<eVlgm`Im{_<JUkO@KCGA@lX2^k=u>Q0twbHxGVZ;IMwkC+)tGEl40f={@tL
z4}tgnIvDex+C2SJee_Y!kcRJ1VxR;+y>s_rmqx(@9h<P%q?-QN*LdAY`3iH_aTKnX
z4gnPmky*yep;IiBQDHAPf5)NsPJU|gj&`-gprH9ISc6Sj-aW<xQ7nQ!tHC)_Vq<2i
zJ$lX!O~+1ZQynlElVkxQYb_@syg!fI-GJLm(!bFBYUsdzKF+n{2SbPlCb!_o2O@ZR
z>7|$eeWU)f8avK9k==p;W1N1IZlFK&2(3Fs<{nm~wr%u>mR6Wk4^-GfV%-_D8fj{(
zWbibAPLU|sil03Z8e$sZg+`6-E;NoC3Lt~#h#}`5MDHR%cyzNpQ+`lPa=`V+(y6iO
zpuLTolAhu|%5=D+6F>VvSd8-Rqbz1dmA0>1pm&B<g<Ug+IN2jBCP9#%RZxK<thJlf
zjK_AU@y&KmIhl~vDLZOy%QZZ--{3^MBwg+F!1T}`zzmhbIB}7$rW1UnI97?Xt6*cp
z^UxZ5AzUrje~g<E<E~tX&+*@LG(*SBJLnwUtE1j%KqZ*zcdEA?KrK8nx|^QE5Rg+k
z6Bl<exvS!KfQC~5^0fk!H!$}g?gB~*g=*Zd6dh{t1{qVxOebKTSn{T@+efkH#a8-h
z0WiZ^lUj@z<ptr@09X%hFRi5P@uCM6CG<L+`&xkV^&UP)>qa-t-)Im~DLJb;za(V`
zbs+2tkU+M3<RM}HhFs1jP(mvoh~YaHg;L6GWxCj4dFqLfl{w=%J$HUethSdi-M+YE
zoj&_DGGjbgvu^mT{}|XfNKtE_3$k|7t)Zvz(|-!QpELv3QxgmYb>1Gb%>h$2mX9aL
z5%Yi#%O>eKa1~ijA1(qfai}{2H1$@4f`SwawgxiU<7_JxT*I>i9&nVB_Y)NE-dF+-
zXhyjM3C}8U`NyLegg90Ql=8%tQ;s-2NA)1LG=$UH0B1|phIE;8fM&u^xI23{dK3;y
z4%fm}ZR_sk@w!ZfbrT(XnR2R)3c1+<Kyxa&ZYN8NGjIr3hdbV?l{$uULIQDcs+<@D
zvCl;U8-fA=%jTu?V6TQU@JqDMyr(bphE!{b5{-S+3ZnBOHQ6*%KDMrO{DXM`*?3Ga
zXYx!V56@vP&5nZvCbz<;=fS}}g$PAf@@_6hMP|_=V5_CytB#L{3wi=Owf`bKvHedO
zfs70c|6x&?`G1Be*Y+f!NE|2@P*3W8tp#CY4bGSO-@fD_7ZRo7>~XPqh{pDrtPJ+3
z<y$>*Zo}UNS>{ji&L_Rk=OJCYoi?SnXQ9v7MI(CBD_NznnFWaj++-fhiLRyhPin$M
z#KPj9;U_^wNa8>Q&sO5$y%7Yn;dAkIW4|FjB(rqMt{WWO>ukbcC2prbR?WC4bAGb?
zwEe)S;)KgUAZLG;QT!~t!VU3KoBKj|(=`A$cUvCww@ua{+)Xj)t^q`c5t12wNv~Dw
zsVShz9aTZe>9A>x55svAy`&bNT2dNMaIPJqUJmK$Rt+@uJLSSirOL1IGDfRkE8oz7
zLI5BFExSEwa>&NPu!?nFrB&S8`T_Q?Zi}Uzdj;naC>sp{;<gm{K!DP(r8xAmq#?-V
z-jfdT{!~#_6v!aqEj#6BgzYQKu&A%g(1mp0nzS{0jyD0wfw<Ri@y1C7ny0Qru>|50
zFozLDf6Qk#@JPytXwIG^lp<zr<-wdEH%f1r8<KCusQ3(jw#E^-3sRJajw_upv#<Fg
z3d-phAF0`M@l+v_l8!ZqAmXlbdj5#byiYeK2-t(^xyQr0<d*W}|7jlJAw78yMI{}l
z)5z(GImF|;)<6QOl?uP&Vn`))ja^qrUrPvD;9{hDyd19|H@c(tMtcRVRy>M6SlWJF
zppP1_Pz<a41Qx@>BwQ=CCKWZhr8es@`8)NhZiL@xm*gW;!#UP+sd<HwWa8?O;6^6@
z{R%VnNO!Tu8G`7=uUhODS#a}$GObZrmI#7CwpMQrmsfWt?Tc{*XkVMU_9M3=IypE{
z2rL_f|AKs~@EVy(dZbC;tQuL!k6tbOWBuN!e&o_s;j)rs;xuFQy2KQq#v~|Zf_E6H
zgEy5f))ePGV{7ulC3n1NUyAco+efMaQ0q;Nn?tFlvImd0SOf7wl3gxC`PU~gcPu1%
zxDJ{Cs{2&b-GQoMz76QY;_;-p_pE2SQH@vzt(yJ=6V;8LJ?2^2Q^^ni#+EP&u6bW6
zip7wA@p$%9b#Z_8*EMe$!tAd4+0zjnC=&X1>6J_~WA>zt-nA~Wo^~scaGpFxZYZ?N
zi{H&6?%`*s+pFZ<%7yEV!ti5U1zoZHOuL23=wsB--fk5k<?0~zgN7Karw={@=9W)C
ztyHD1Mdeldb_Wt9;P?(A-e|x3T6XdZOGIFW_FgUu?fgXr9w??4@Y={?x$=}g)cTe5
z#nTtGI1n#CPbJZZ#tT0FoYxas0sxQ>tlnwi>JNi}yXV1spLsc>xS*)p{MYz;_1fLe
z$6eX&TH3E}b#mc<X>Hj57nz!q<v$pg8?~<5f3wfdC+bhY`=uZ+3<@UHGupW-fz|@y
zY?0DG?nhCPgmk1K$=TMyPCuitd}t`__~1<+Jjl;g0`7Ol{v*Ur@BYo{-5FzdcSwKf
z+}i)Z9@iU>Io6di8ng7k{^w@_ga5{D6(dNP0}J`u_l&l;oqCoN#T2EO0BL-5JxLM>
z0~wZ9XeVRrHCXd$H)+6~Or}2}XQX?~Z1b1H8<!8CN(6&fWKB4G5TmCK!GX{gM>|CG
zIv)bUK$)k)FvMd8)nj%gpg;9)S=c*vfs4D7l15<kuStBfLc!IvbIG_wKc!8i9P5#C
zK~K-;z@`IKfj`sGY{vpw2ynz(OspCzj2YCDFZezs2L_zmBD<Rc%`oC014PGFrBZE8
z1gQqo6wzvz0)-+#W6l!T&#BMDrNj81W>oUXZ5r&H5OCt%91p%f#yX%1?1Bw59r4$O
zgc>T&35vn8jiJ;a#6=j+04B{*sTf4sUc1MUh)!5ak5bWSe&y01HyX?e$r`E{rs+-Y
zS&k<lPGP*T8bo$wCg<M}VgZU7AX=6Cn_|C%cVxB-=lOx!iwQJlJiNjwV8@$Ai=`1$
ze@#y+FOGUFXgz7kB*CtyUvhvht%5(`BrAjsLdPiq<PSR8EJ5X+Me~eHB&gsP^HEAf
zsA5E$86xnwMZpIbD;9Afkg)DuhXihd|Ly|N(v5Ka@kqD)P;LpzM;q2$?;I_g%w$m6
zOtRO+h}!1C2dDj_kIRKqp9AXq_cE#8O}pBK3Mr$S%s|O$aZ;?763t?R?Yp?RYBMdp
ze4DC2zvJ=%6O5#UpHlb3<YHyY`*Xrens}45ChNr_(;vwn)7B*@f)ACjinwBn7B+Ls
z7JmE|W(KMK&P>;=u4XtFIUCME*rk&BwsX+B7ahnb=^&>b-o*=wJy(40qt#_izlE*H
zT<_VZ9AVSBxJO&BqHQ+~R)RMr7eP;{j>!2@@e8>{E$kejbyaySHILj%-_284-6=De
zuhOlbmSR7ILe+*iYU1`7<hJAArALqY?v-((38AuPL7@yy&J4;{$Cbk-(q31nH?zn-
zTicDtj~C~t4;O+rtxld~s?wvLE{11|c36TpxA;+lo)$5M-S~)&G;U7JrX)<KU=yPE
z-7>mwx2unk*S_+=RKn+wCD+ar_9&TM!8ucwdI?yIo-W^8u;VD!Rsg2DDeO5pz)`UK
z)uEI-POHc8J%9I>ywU6@8?7X{B|H2d0IP;jn*YD%+5e|YsMt9FBb}~C?Vo-`fYAF!
z=^o(X4+x`}B3x3cXqWP;`l4^w_^(5F>vInEvtEB`RY@TLpW7RoW)B+jWgOu6fnbyR
zI=OyCcGI)(X_7O0eI~*|HgwdKa_wcRPg;r0iOw~Jz5e?6CO$Jg!P);?95RaA?Lg;n
zL478<pJ_pQalNRwd6@Y5RuigV(FXK!FvmZumvMqDjvyo>nE?SbBjJ2G0g>-16}zkm
zEZiU1|2i}WSM#C{cDoDMo%*u=j<%{ujf@f?5Ch8z;xPY$@vb=`1|SIu1CuhZM7!8x
zJ^?<?xr`IApm0w~N8vF-nt=9hTY5C{D68%0y__qPysu=W6Q59?L%hBk2huqHO0huo
z5utF*N|0_MD8x7pjMBXjNt7580TC@lVJXwd>X=?71gTh>&k1V<yV4iIU?JBmy@|5j
z=ax`PqBpc;{QJlRmS9m(P|J7&Mf+uY!ICa-$h2*Plf<RG;7}&C^zy>X>-a<g@uga_
zZ?$icw&zIQwe*|Pw1Z>*o(T?>KL6S1+}{Y>8P)*)jozP`D9D>nq1030406a1q)c|I
z&*Z-)gQgP!b%mD=<G_V;<7El+2>S2`%ObWI^AX<@KQqFs>n-Vtg!KI9oZXYxO^f}0
z@$OBg#;bIt+cI<rQE4lW1YCMb+q`UYS9un>y@O2!+#QnP*yM#YUL)U`CLHFAGQuxd
z=f>w1qlsrsVJJP+A|<pB!96Cb+a3E1b7v;R#&iU~VNrRE7`G$Y_y$8$rbNMGFl<jk
z8AE;Y=q@ImOVX&5TUg3&4q@^^0x&AhOU5=!w<~Lw<OSU$)9P3^deNu&;HK3o>+YQH
z?xt4j&IjkC=+ZZ6k4fQswAVn<wii2kpq6xD33~ZA4#J9@^!^oyF(BnaSk&{p`1kL0
zug^QI2im0gf7$!Y|I2yD!TcZEX^dLW|K<92KT$jbo-_(crUV>>19SsyK^swVvyZ)%
z!g~L4eJC<i5jaP(^~4c=`22|xf6b~fpYm9frhbb$zGm`#k6$c$bEdDla$;JBZ~~dj
zRs^sV?@viX4WRU8*Y@<r7(*ShPutS;g@2CKe4*phX3Q*bZcK1?B<1{Oyb|n0)7GZR
zvr?IF1bhl(DHE+1E}G%CTheZnin-gbo_NQna_m^oq&(E7K;^g>dcHZorxCi<`Q7nV
z(g!Z4s!Q8@G5Z-7NWel*AH*C0->S6U@n}I~Ya7vE(Aluz+`QK^+->7`hY3==ok!6A
z9SphQ1Ka=dh(;38kV)Z(16`S{zx;hke5?U(|DKaeLY!j!Jr*#-R}zZepovSyQS+E~
z92fQulX*I3=}LE!_8;^)UQw}j!F|IY!%+QK90`HeCYgG{U*mKRjg1jOLjb3I-Mx7#
zbrY^Ay4wc!n~Lc7*<4{@40k1=3{2i**aN#|a#}Yf@)P{V`F536Sr8!jtC<fG0DUsy
zpZmry$PG!s+U7mP?(<FynQ{=g;1YO$e!Jv?Utw2!JDzb6K#J147cXcr)}J){@q&Qr
z;U&-U|9Z)n{;>oN3rc=JCP}P8XSd&J3_TWYjLpT1Du%!D5545s@z)e6ai%_y>Z=h6
z)ifT_fV~zy_XD?tr(Utz1SFCrzg>3E;sUGPZ<pYZw(WZP{+g%2lW{WpY8ErIWiiG<
z=L(b^F2OoQYn}JC*D12JZ5yg$)GX9IkANz}vSHNBIS99^yT!CNYf`S9W@Q=AWv*sn
zn1B$Eb^}?Zdn<^zDs>I)1aVT+rP6kJDM_qW1)sr_v8;X(>QTquZ>h*>`6e0_Zdguy
zzOt1#Q2#~|ue7}OV*zTz)>4wcmKvnd4N<t5V2?XYy$f>BKg5M72Rdb@4;kjp-LX$(
zmUHG~Sg1|3>|Tjo%JEf%mVZOG)_LDS=O%kq$-tMjv<9D1bX63$QVGg{)l4z2uQT-k
z!c{T&J@3CR`Xi62xA_QX%|#!1)K&ji!E?9C{hQBP6c)jolTG>Q1MVX&SH|L=?RVMf
zDPFO%v*Ir8b5HK{U(*T0gQE3cijeJpDMCg@&i@!uchq^~j@e*to~X5N(N_Ny^94<z
z06GFLf~Mcvk4$@#uK+?Wo~((Zh-y5#o0%qAAzfqXYO&x?h$}A3`bnEE{vDGBe5}jW
z?L95adwSV=K63cDpD3QdNXZVmaL-_<Jilh~DhnLCX!rgpZ}C~ddSKu_dQ2J{N;{(0
z7_hExTy+zAb#a>rSS4H_<;q^!>^9cPynCggKB27-4pA8-_jM)PLr)0p4tymm4+4w)
z+j&e~HC(-Bs>0X0VrtC%nyR@+LzW_ns&RU3^ZivuEWRP50j<dove91NA8txwWVGtU
zHLa2Iqpso!Cv=a4k_RVYHGppllUj_Hn$Ml>flAM+YzBu76e1(!E+CBMe+N-G(P1gH
zBBsaD=R#s!^iNqPW-LD^)nQ-**JdRa2{d|VzIQtCL3|nyMr!K>N>do@4hOlw1|G0Q
zyBJ@Tf$q>_y5Pf($9;-1i^hSH%)69k2nz;MpCNL!j>5;ZF|wn<Og-XF6IgO23>4~S
zL7cLi8j~uiA<kjKw<5JCsmz1!6AvZ$<@0{@VLaOgl_%qPyttS%LyJ(7r!*HvlI0Zs
zs))Bn{P^%n8PrX9m|Wi`7pZO}Xu)JUfXG#<+%9RIc%^|v8AuaR3^CH56M7L!FEp#Y
z8)&M`dge`(B7HxJqElM$v?+z*SeAJ$<S2q#cMB*}gG^iyPOg3w*hw|^b<ZUXCO1-q
znd8>1QQ(WXf9v{?7yJn#rSaZfN+e8zRynQHp`}Zr<<NT_&nZ%68)(f5+w?QI=^@qa
zxZ6;E1=J!+&Er8AXHgp=Y)sxFZ2e+&2xDG7GN?Oo=&7&O+7R|6SS~C)&JW>Bp$hly
zrhP!~swkG~obIqA8MgVVeUxrg)D&uXswAx+XSaY{?za?*%i?(n$!7>@Ekk9rN^0yt
zwsbfk%F5{ZN~1UZ(~WJR+4gXdrDS960+FDT{0LltZ%C3PKUosP@f@0E>;+uC0NHhx
z@~54rl=VEtrtf*x`fF#FmPI9e|2JIKVX1|%GA5Kf_q{xUaD^+bW|i|K#^R6clQ#Pl
z;=uS@{Bf^rmdtE*&L5;;i;1PcCerp61E?YQ)Jz*9-O~-p)1T<9Gn>Ep){5&dVNV~3
zCSqw>{pfMG%hllM$aRa7>}_*M*^Dj>y_g+94u^l&YREy<ixf}aDJJ%q;77?^c@L6O
zwZuHuq8%w&i^5qV<+;^qT;SD{di5@L*%BL8ZyZULxEr3YcLf>^jPiHlG}U&C$LX)g
zK(m)TI_a<*y%%vEP4T0dJi9ik!<e&b*q3YElLgCE8m*-0#R=9$AI=W8nYr&$MEzVQ
zyF!8)2u?aTg|QI&ZK=}X)$Iy{uX`~SWN|0cbA$K+nWXBSvbE&G;qwhPMY|$*v&^lU
z3YaNe$o$zCz-oUGH!pC_f%Q%^>(~`mYd;|-FZ4cwAO7zndvI7c$AvaxpA4w-5*@6}
z*o%bC!FIt&(>Q7`;0rRfB0V*8$hX4qJ3;Q7LPqSkd>5Z1UlcogSN_E5>l{DT1o;z7
zujLp84KCy&)!i*d{TDxoKHoQX&2&Mu|AKY@lMkGY`9JbEThyj(|5+Nk->Bb#4aa@%
z0YUgcB>stu{cVNd8?j!O1;2h5i7d363D#7$2FS6^%dw`eZpG#NlT^g`RXpQs<==Lk
zA5>Rqo*R{A?AR$STuecmc&K2w>C5}-USci0U+!$9H;bDv)||KjjMgy)`Y<@`{B3(E
zjccnU`Hq0sF@lo?1*2e6nd2>#W0{Hb7}RFw{8_Q2)A7Rk8cNwhlyPwus4TDfoP#h}
zqp0SCu5dNLq}76$W(pXdoSeM@rb68UL+kkiHlRb+J>`W3Nu;y@_jXq!HHqy&H-)<O
z^7PpUB6sZawW!_YYnGs6-9>pznVvq!Y^O-ew-{1x_YHNrJ5aGTjL!Kq%N2P_N0_+g
zPcNBy^xd}u4};9NMZDT|6WlnbJ*Kh%x^N0s3v_5%sbb6!aq2JYa7UU|x=WHv46f@M
zbK`ko^=PO@+`(3~ooP}+7NK{1lR{V9;u)cKHKcVyn7?hP<S5!kv3a#qEXH|l`&*+4
zs7KhN4m%UjE(7*=35f~k4xiutEOj`1wmm))G4R`Jb_HUvi%Zz8b?v~+7UF`i`>bMn
z+VP{111fN(9Oe8d>>=NrP$mmriKM84vBJ1tj<ut~(xudIXCTr{=C1`v9Jc*sv5w?R
zXcSy1Lu6_D?;Y+DGrBoSJ+@O>pP<x~{$z7hkYznpj*a&I$p0){cfu$8!Vw74bC7Q3
z3(RjM#K}6`6k~~FVrp)sTB3S(oRlq;e|Ih>heQxvPwaS9E%9bE6$ND=DAjyITh0<$
zKyG+VljVIy>k}!zoeWE#YQr;%n+Oh%bCXJi?XuVdm2yP3@AQ6vP&{u>{{QXE@xPf3
zIobYWSlrR*h&^UQnE6Ki2)HeAhc<WC*I)Bz22R3+6DzV2hx_`C&_LHnq;Q$rOlY8%
zjuOwQgHs&Z8{$ZRw8KfH{hhggQ1kdK;qimx?}OFr4Ka9DJ1fH7#S5BR!}+q0ILHjd
z-c8-J8*R6irjX0NOIyHD3SD&1!}*FCeJ|l@<+<P5rKkJLWQ2cGV~xeHPm+wtkIrP|
zf$g!Wp^1d90aPS9$|Q6=>1T{ct_geBZ~2v<(~mWZoA7gVvvzQ$rDD}BOIW=;dBL^O
ztrYbGrnLfn66Z1u?_Q!!k}dxr%}gMQVF5ZB*K`k7R1fv+uhLZVCS;afSS?b4yamA8
z%{>G*k~4*S19InDx_7JKdIl+0GY^?tle{66T3s?WE?95W&6-shz27L2Eof^uA8Okv
zW)>y|82XklLwZFl8GY63?X)?GzF~IbA|3Gd@-MWDw}Et~*HB7xqoE{*TB{J&#t@sy
zjk=G|XozfUG;}<{y1hwdgSD}@oO}tKmPr#>2$DhXA_0GT6f^-<<ek2d1O#62z*i7A
zU`&-<#NKnDmNgqUv~e7k86n3LG^F)p-nAMvm?JV^0LKIps`=g&&I0P|p><=KL_ekG
zHQ=;MmZ^H@9WQ3)Zc~K%_l-uY-(O0QH<*yhkmeYe+v$CnfSTsw$R>!j_OX%4HYCad
zU8vd*WxqNRwsvnQS~XbP!}}~-^4SJFR%*<m9CF(5-6Rtb7K1LiJpL3)Mf5&U-I+vF
z9mD<>wF)d|t#Kq%2>42LC7V@P+1~N3sd_UIon|92G{;iw5I~%~LQDcwup_=zWQqJ0
zedz&)LajqgF4Y8cy1+%X^;(MNZiIn`_78;tNrit5ITB6Pv3)Wah_VDC1ACFTiGO`D
zZ)zjc(zar#59V}g0qHTQF(tcwgu^gqPPtL6d__o9I-)Bw>gJy+V({oZc1-<^FjK7_
zSo%y0&u8IEt5XC`UGtKX5vmNvy<|+hndo8f%4zb4yJaL6Lj+SsKYn%^Qj@}z%Q}^2
zXdxe~*lu*rqVxne7WTBAgoQX3!aC)2M)YKeA>B-N+b;E=vUX~+i;cgi2%c`qdxxdl
ztLq2jg*lRJ7(hlK1Z)%7E3he=Bn(HjTql)0r$PfA1ZpBay7KNOsuhw%Sj@YHMW5jb
zvkk?P20I~6<Q0)=<;WZ21x<o4mlhU`TT<3suvg>cR6DW7iyY8Qn|>(9BEVC0Mb+rW
z5Vj0c>ahT`HdB6u^N(!M(@X<h?p^7sI6%~7Dw^iJ+|a_n$0e+tbBQ=&=JBXwJ}Q`6
z!CVg+a5NIkA%V*#iJg~3kimh~ik^xeZ(m3*Uuh|SEu-QJNZ|M9nVD|3k=lX-+iDg|
zaL?6Uiv7Vs!1QAL#}MC1+P~?jinlna_!9Z~$TVb_xmLey?C7p2j8U=C;`a8#A;kiQ
zFL4i_jdr$HlWcgKo~3#%CwWb^#$jT@qa}f7ty~|OvQ=Ni%x274j9qC%cXe51PQkJB
zZKzL<lrId)%sDR{w$<iqokWPsJ6&IBF;`_Vm1H+@CRWYp`S3PWR5o{m)@@ESSZkN3
zBu103RR~mCKsdOt{gzc^gd9>No;}@qxLq|kH_8_s=F3#?ZXmOB(3x|=<q}(tSdk{u
z?=5o)gM>slkh^vTVH?(^jIRD&eStol@=lhMZCH<!;SD!7gjC5*mH5q^Yq^+{?fgpF
zjkWU7!1P}9S%)xt+h_k;@=34#_iOevKMg`Q8*R|+uCFpWucON#>iksoQDCx0%Bj^0
z1TL;rt@#FO7}Di3Cij{AENrd+rwRWNZ46Jq<P{=&hbFKLXZuxB%8I=1G3J_^Z|z!c
zNwXh}pHEK4453+RyH)2D<RR>x<zjC?DJgdTFAAT`2MZskWkgz)4+~kHW+@y}!6}tW
z+R0EZySq#g=~T7nTGBE<wYfzp0uanA{od%GJpyzlHl3YhOCyiIU_|W3FdinPgU~zf
zf?V-YR|r{CTvBNhQ~Q-VcqZUpGKPuqg$CtAx!B`|$#Rm6EbrRK{y5lzr*}z%g-t=#
z@F&Z*J^tC3yT~gs=wcjFMDT<IstH_RD&WOtMfN_GT3vc6qRf*ZX;x-z-Apa=lU^+L
z%~LAQ`id<cT~fkGXFMS_?xm(6oGFCvRL2|XX^Pj4UiBL0u2(@4UGlzf0>!0rJ93l-
z;QccMjGxvJ|11oG!{H1(AZYFuz`b~OC<%r%7tx5jtMc-!1DoOLd>DFJVdE){MXR%m
zI~(xyJ5+A9g+lwIRWrJ4X?)Ett|GA)+vnp(t)^;W&R09$%nQ9Re=Gg_uKoQYIu7bt
z@Yqf9CJQ}oy^|eBJ<u8M2?59O&UA*8EK?YlB&(MBKc5UQN~j29+Vx6m_K|y%v_e&0
z3wvyQnq@%WGqJd5EiJATBDQG||1#&6UCNiL8R~lOHdwwws_)1)kw4rO8k(v&V%vWB
zsb`&%aNR}d6n~E_orWb}Kx{flIRJ(b53520sy;%vOyQmM!o#ffD$43qT2=^s6T9kD
zQg%O4<%Pkkq<ebYbv@YYFT8u{Wwuu0dXv*1GK=bbL|nes+78<CegM-1C8++(k^jHB
za9KG1gCm>KkcvBI`M((lj@i7;V|U;%P6CGU?SwNiC-ZW$68*pY@+z(yvWL&k@I!Q)
zF<i1#FYlKoYtnu)mWlUrGJ->XoVdUKD{}VVeBbw6yuIZtl%$DHo}N9@WRd6B%}=r*
zW~FOOb#jVav?Y7|ciE2hisF<l0cB9RlI@AfU=+_Glr+`X5o)u8pHe@wR>d{WP<3Z}
zx_)3Tu9Hw!KIDtVTcVds+U`Y+VP99IO8H3R6JqW3$*FlNeD5;#e_?$ClzS_0Wmx4*
zcB*N)aIwY+%uWZXl(V#lQRh3oH<-VO;*$LyFn5vPU9pSRF)xL*`B=d2s_uP8w=(d+
zfUe?wg6)lqyeKfmf^&E{fTIXD6l);IP&Yc~)_C#}cunJI5Cxqs6sqhx%f8o8(92L~
zD%{T$rP~WDbwV@g$Kz|*!Vr6%QWlrHX6My$I_&z~X@m0Lw4in9n+ne(v`p%Nsft1O
zV~vcs!!=pZ^$2Xq>>-p@;(Ekkp*fzZ?y+I`g8^3R&oa!{B0|-^9!f~FUa*N~q&1?~
z*EOOnoCy4)X-3p=wbQI?cIrfT(kl{%d3w`(11kv<8JA?e61;2j(_kzFR7vmPxav6D
zA2NVYqhCwD@_{MvcsK)c!Sy(@9hEU<pzt*hj<U&m6DXZfI7hw~CWfg`^^zBgwRG;%
zljd>>H`zOw)#f(yMjPC~Y2>?a{YNIBlbQF#esp&rl~db6l@H1?Zguk?->?O4I3i8|
zA~`F8ZYb1n9kZ?(8OksYEXPZMAhOTtlCZWY+3JE@>VCPXl&8nJKtK!nN>vR~vmcJa
z_fOC*G__U&cSLX+e_v6}V$*g(3;;>^M;bC(D=^|)rX#9R%;5bQWq8c@M}j>RWuF02
z<*$<dq25Bv@rI`vlLu43@nKA)_yfrO=HVNeD0DoYN>y9P%MO}zh%C<Ocm_7$ed_=u
zq~qKPWLUtVwo%-+?68NEx)=Q*JQHUD!7*lqSk+7eHeDEJg{4-$6$zYTivopIq#U*B
z1%m)j`G9wB`Dmv$mMSc|dK8tH;uBxv1JEUSIrMi<E<<brGXYiiO6Z9<=^Qfx4Pi3m
zn7N$MI5}9h0--{T#Y$uoqAIe!afYGlI3ySc!)Sl$9QwB}3`-=TxiVD%A~>u7jS31^
zu?}>F-KH7>O2=d(IiadnO{w<NdZjVZwqpV!;|tbS6QfKy(!e<XA1n0&YOp$6mO#W!
zTXgTx@iKoVn5cNTmR@U8W!kJ@k$ar&YL4?(bBRCkd9|1ZFGYpMy>~jErKQQ2W|B)?
zQeL;xm^NiGYy7hOx>S1HwLt4$zx;1CjuSYu7+1R5>`4|1-ZPD%=Tp|=&Li?g;@kqy
z;CCQW$oqJFR;;C0WhPTfvsORNyK@f#=$svn-6K}Yf-l^Qk9w*K6yQu7U6mB1qKXsI
ziGv)7GU~=<eZ1U5I~$lOT`~#U;5lf7qLo2!Y}Ib60v7oSC0$heV=PoQ)Cqf*%J6$|
z8~&5Al%qRvwn5K&1zUe>Y~4msTvn2Em=xBJ$vB81sEO}>R-BZFJnehHoCE3^pt#Z^
zuLr^k(rWBc-{YJf-Gtd>&8I5jES~=^wa*Avs;AWNMeP3{#@;D7v$bo(?bx<$JLx#-
z*tTukPCD$^w(-WcZQHh!-TyxNR_(Q`*1?>Ivt~UWV_f(BD2Bys{W=aEYhED#WzbP`
z617R!%YP+PkQ(@eh@(nI={?54F{$=+Hl!HBdE6?Z>%qncIBZ_lM7+Fs9qIFOpr%W!
z>oD>a)MFg`1oBy-vgS5-&Oo(YU+Bv`P)eYO2%Q?@XlIpUc&)7Ei<(cX<FsRkONkUc
zS;MT6!D9G6Y-AeIgvpuoz@Y0tbKN<(v1oX`blBFiy!gg22k@hu_+Xvx`a>2hJ~Z^d
zrXo{B@T`n?2Spe~@0z@Sp767GJWoS$&ap-ucl8rl;jlInJ!5<s31q~&QTlD>`StHD
zMLdIVRP56OY)$fPNs){$$fr#{zV^=_#yP%!XhS`0{L6mupYUiVMrN-6r5_K~|I&|~
zfB9&&mldvGNxvcz(QV*itYIFS1Z*RD2lkESz}{}Z1LEIm4+gSF^KCS9&EdF_MQ(W&
z<>p{>z*)?{%)skE^bleRUY5Cizi_^IU~9J0IWY_JpItdKAt0&UIWA^s?ig{4{dBG1
zYPUW1U&nJAT~)0Ph7D{QV;>{;zPA5z%v~(9Tw#L&+*Rye8KQ}GR~ucv2Mt)io0owm
z=)|ffNy5&Vfov!2pbwu1Sfg2FtV7bbL$%7}(bYQaLIU?0`l0cUSy>?PS5lFHND5TZ
zBjbGH;z#X%Kl<p<_Q@Jjv&)7UVVI7DXw?0nfj#Cpvm^?k^u?VHP`XcAD_(_u<EqlP
zUroSU#|#~`;U)Ljpehh-?!j=Xc?cgA33-nZNX^@K_@nW47z}*Ut4th>2}C9se-2e<
zEFJ)*BQ>&T!jgj67NU6%G?@g8A)1S(vpwJVRA6Gb`_*SkZJi_4vTl%<Qx;N!F01x)
zd34qJ$`*|Q^*~YVOJdNFjaDZa_19UO`$AUorKK~l|K2>YYRbYrF}X)e@p&ksCtfEB
zOczXERsFUUfc<Iv*XXV1<+euP9B^cJCg`Edw;!2!-xx&do3+w)_w7ewX3M0d-Eo6g
zCOSLG#p3n)lpM}n&~%tX$8&@uOH^@ScM9lXU<Z#KWU{v`wbw=JvxaIB9WV})hY}U{
zXWjPPHJ$#juGs7$4_hL?#E3VB?)-8_$i>2xqFiCY_#xeKsVdOkO^tAu^;=_maioHX
z{bN0rV`E`qm^OHnfKv(<3tH<+hCgQZS{_Xw5ol{%6)6zCglr=sv{LeLlk^f@-9iM%
zJ02$1&nv+`e<!MRY4bCZ3HtbK88S$U>Rjow<bWYu+K{&F^6Q_W*0*cRiL%y0%8*ZY
zF}#m|4(x8hl_QW=m<f`|n5P~rP!wp%yd)S(345aCF}f`d-guCgE1GAH-PHC0s#xVB
zmU1DAku~d{Ez(p5jp~O6XFdzJWClZL`LRl}r|J)qtkkhRtwlIG&zV%u(`g>s$~VAy
z5FuL#+_612P2XC;HR#pnw#QQ1=(I9*C^=YWLYeSDL|RFYNoj+=x&;N$Q@1}4vGlU}
z_>6H1FhphZ*anX#LAF&-ikO&Y`hSa=p$=Jo443oEFR8(p5vU?h<rFeyh!>aOq{0XS
zrGGs!vJB^Er<S>J!#uP!1N19Rw^QatsuFA!YU(kS3!zV64)?+T^c<c$NEqiLF1v%)
z0M9h=tQj(KYuufnS*ChOdkG2tGJuPCls2>$_&v{v2(m!_N_wbalm#3<dU0=QUkFSj
zb!V*#6PD2pqFcCrZfZtL35^TuhC*-WR#f}tdyBS{nuz`XT}rtA6G+X;{*Pp6lB!hf
z-+%afvh?2I9a!1tpynk6LgpykLJTWjbrjOv`Id4w{gBKk*RfG^*z@qcpIq6Coe?_Z
zrvpC7K`z;Ty|nuJCgZ~!cxMnbr%P}mgg4ubdYFnB<;KcH3OgK@rSelA8~ij@8nc_a
z=-pSMLCaS}cegp_4gTPL`84i1OyV=q*=VFaMDq*c>Yi`@obGSN4I~hrp&mnJJh}Kh
zeYt)-d`uezU?0MYUwR|Gzwih`%4w!y=5R!5()m!=6EsaqjKCz<HicK#&dPe4s23jS
zu|PY}pxDo`)^PnXWc?k7qMU9Gej0_Qij5+1acycZIJ7gkFeuqIYHbQ5QEW~iyPP`d
z+z31N?94R?6`!=@q6=!FNZWqXC$J(y1(NmyzYN$cn5rAB@%;UPc0dpq$v_-`8&Z{2
zidX`#0(2F!G(mxb<*n?i1#uMxiRA~%?a%BPRr5~tY0o7R%|6Q50THUGaRI;WyWrM*
z?Z@BA4`mu-8Ud#sT7%|CZxlv%^O9CRU{1F5F8Q{1B&i!duKa)O0Nz*>zn3uekJKky
zn+|g|(T%ZfXho(`gx*fHvPG7K;C@)K_Wx{A<$@~*_ze2h?z_QJm0!W~9%8eJ_7voc
zZez9tPQZN#>na~1VrMfwCpp2a-<>+jGr?$NIO_eJSRQe8Rdo)vWa&GuS0d5;sbq71
zcAT8hrti;-=0v?oyHdpnX^R$SnwO|-f!abzBe9k?263w%m}v#964<HZY1p3h_Hvm>
z5?Ex8=Ea6!n+5Dv$JFn#?hHrlh+B6PLfiOy8l`aPt#QSgY&TU4o=m;{SIB80fADcb
z=lXQ>T-|Ld8xlgcF@x14oifxHf*^PW-+so7z$?g~oa74k*6(pwKReqTX3lYAj%V)^
zl)GX_!>)*@NKnj4+|NiX!5MvlrNMGT*B65YN(BoWh`K#OxCH4?<QK+EBKUi#t{R_;
zbWl3v;;RXIv|X5}nbB9N9gy~6?kQ3*O^8<%LP~CQk5-#~9xKPp`6p>QELy8*YV+h?
z#vE9haa(%DeMbB89E**88fWNj)1fP!V)@v7FifuCv(OD!zRTty&x02tSKH%#)w9IZ
zJriY#S|Wv+5S=0EGoKe_7dmEp`x9b%HkAGUJ4u-t{}VyX!t{^otj?^SRS+ZMj~h3B
z5qxgZS@mycLZMmczP0GJ`eRluom_IFGvV$}*1yI{0=p?2c&(Xw3no<u;vaSu9v~zZ
zMabyjyc+Na@L9_Ea1n9d+J|2qW<&RpC@f}6Ah+Xx3$~8#-#j|b)2K4d7$?OL4eRTT
z`A|qRh7XSx{=pUJ^&apf4~>>=qs+00ezFPu<~hbrh;Q(A<69|c`bB3WN2;v0C23I}
z0tl9*0V&7TxP#{oboz`@K_=yY;rgSbgvxZas{rKhDT^qJ=j3nZ_TYI#c!a><qsYEF
zDq4B55=tQz%!sv+(iJMr$ACWS(OIhEQfM@;A|Pn1p*$tzomJ|}w5v?TO5~E#N9#p=
z7kj#zPP$13B`>&Wxuq$&6Vda~hK>T|oAj<((^1E50@jl>+kb2O{}g<)asFe4)Jg39
zy(fV9x40ofV5R{+pC#KI2#Gx`va*Udlx9-HWU<+k8eAIY@h<a5!}He*U8<z~>#d^9
zqHFyk{jI#1!AI+=Uj^^H_^iLE^U*{;%)UG$g1x+ayh8qiVOoSE?Pyx$xq=gd?el)0
z>^sBn`}JcjJ5n@bc-g+q2laFReO;AXC4@w;+s9Q9Yj@N1+oLt~zM8AavM!a94X^KP
zyzyHZp`x5O*lxdl+XwBfjjJr|*_&Yd!cONIX)3R^+_+wQ$Qj$iL@Pu}EisQFT`83|
zepjP>(A7OTVMbYR>NBdgzwSfrVgJ~Z*E^e3m4W2&53aG|h(Lq*Dt5Xsj=4xODsc%4
zu~}On`=8L1KiT08Gs&Eki<u^IyV8&*r?B;inu=nXK|BsZ4{?&{p5jH>rB89@d4V$W
zGGH`gM{$%WLTN=>k<1i{4xvHlS+bB>=z6q2v*KE47DY-Buhu9a-Lep`iYdoWdToh3
z?f-s-`8f(d)L;BzC*-7eM@keylsb1!o;RUY3hZN|MGBry7m^O^c`$DfX0*^@bo8%V
zld#m7b(VQvcEb9YHD1D#&`X*m*oU+TOgW2fc)uKi$E<`4!_SZbGVfdS+n2pGn<2Uz
z%6lP42#4kIkBv{hDkHS4TtWhtw1Hf<94B-%bKd<4!E^C7Aud$zCGxf!m&#l-h1e#h
zl5Fnq7BnAgqs-ZXI-m*Kwo)H_jA-jbhr_7$yDsW+t!;!z8v2D6<l##dj@>S&_9mQy
zy=(rDFj1L*8;$=7)L{Lm(}Yf<Ok~0TjmEFvd{fM@bz1G*0feOyh%2i)@lY3w<`g7R
zRn8Mc-@c7ohVV3`H|lzJDsHXR2<<`F<aKW-p+^Vg4wv3I8$RyALlKefE`0Hl038;l
zS-<&ZBLMaG`K{U}ciqq9!`thx$K!X06Dx*AEhg_qyW?0%?AbONZT{>6l;5wl+`QKb
z=Llav!!Oy94P7!>wo7hM89cbPH)0PruV>n3UNhXeQYbu~Jfrqg&a-lU;hJC-CCn_r
zR<*~v><eAm(XS2NCq&q=@oOA-zvt-C1nX2!n&F|lX-r%>WR69Zk}?w}`J+N+lLK8M
zr36y12t)u|Al8#w#R+BtX}B|2?T$L&ARZr_p$|O9u|!8Kzz-~P5Gu<#$wT9y08)WL
z=`5fE(fbqohtSkv=HUSpb2IU(gitsriDaqOq4iw;kYlt7qGBg<!X-jt*kh>6{iLi@
zBe`uRLN3uLETy(-j5?90*bgbSaGzwEV4oV9zYjAxA;!7Va_5Cg26@;_ZSvNbZ&&lz
z1M5dpsm0rZsFMpts;Oj)3q@>U!<ENzAF1z@<2_T_awDfXyfp$$9J-&IJc1b+kZm}s
zPU>Z{+_nk)9WYZU-#$U)v_6*pZFKx6cAVv(r#YSYUfUo>*wAYpk(jJvC}cuwWFcyK
zR`|=}S-u}|#lqM?MGrI0dbkbvuKwOk-IpJ|z6vRg_~=J|=@M+UwZ1c10q4#v&?{K<
zK~F9Eo4Ls@$6J=xX44E$m)_=L`d<d`x)-w3gT8uBw~jwmwd>(M<8iN980)Ui>s$3O
zFs(M_Xk~bZJ{Yua+fupLt=msw<uKnF@lpl#R*sZe>E||%ULizhU|>3Eoenv(BxLZk
zk5vOK9>F?TA(@j^RgMC#zI^tfiZZ<(H?e6Zt5_kOvNh<#Lrm~djz^HWMvM-E_sEzJ
z(eq4*C}Yy?&mRoKGEp!_xQB^`3g#SwT@2^e2c?R*g$WfHBuErUXbi2WWq^lW>!e#<
z1sf_VUZ(dw2^5S)kXmc4xeY@&^PAK~9mkoA@!c_yea1MTNmn4@$ZHm4DmP2{wwR~-
zjc^wxG2e4GW?G<na@fq>Cl+}oQxCKCIyI}F{;kLU2S!kGF?9B@H(^lz`(hGi5Vf#&
zHgRMSwKi}z`DJ2cXKcbCZDMQYY);6=#`KTfrb+|KU1>QfISz?|)>HxYfP9w43mq6d
zUJ+S*1w?|8TtC?#h@tPDTqF5F=G_xumrScwPiME{-oFygYwfBIoSGO4N*>HEvzBO@
zZZS`Dzj3O)N;EHP(S7tj^z{5e%e(0{<u~;@?N@yYD5b>Cl8uegYc!Z_8^Bn$UIRGH
z?v2olJ5k;XKgStbyMxp5B;aSWk@I9AW#bQaeyc9%QN(y8ix!L*i&n!>h*c*P@6g!b
zcYPSUW83g#P2uvJtT|udhBcFMl@O9}g{UQFCS+#BCudTi8W$gv-$R3@alLvtI7p!n
z4ASW)=n?Lk6`P?B@}<0aU*wyNCr`!d;9@k>x~kB}=A@-(Vzg7WQU;}DXa|3fL~N$#
zq>s|X5AZef6qJ_kEQY{{5YGl4X!izs`@Wq|PsgH}pqmVIjicPW40Zrk9$!5~>TX9{
zJ605)(WAaJ6LPc&Y4>i8I1Wp0Up!VKs8CKWnB?Y7=X8s@Wwp3XQRs-ycr_iB-%@cs
z`Ld>Idt=Q{f3{^G<>8zNaLkd<lh2B;;jU?~@vH%_5w97pA+L=C)XZyURp*yxmgbgb
zm*&}L*ypzLZSn`_k<GQtwJg@nBLJ5GJU|ve2e1h^9-cV?P^QP~iu!RLVH%MOW3y3M
z%Ao$*#A}aD<Fw^tiZJ&kw)@aRF(lteZLvZ2iRVub?_z#U8htJXEvC<2<GW;x)YtK<
zkK+xc^Rir2`kX)KqGEFDZ#&6jx)X3W@ZWNR3#n%8D;pW|t-Tz_T5$g0jZA;NTRq%%
zWazEhnFP9CTKeE4oMO*<=2XcgNz$J=O@#LSBmd(Uy!NaA2f7HvEGr|jEZIp5^hcMf
zVqJ~>V6n*n_xXxcGJ~4&k2+Q7S57D&m+hu(Zf5r`HqZf(Ty-gl9USNY1mc1rN|OBk
zlG00{hXw)nwv$RoJPet48lT#?*2v#1mEZ7s@P1?XD;``iQgsGcjV<=*jV}!QoSsE8
zc3|A<(W2*sKL;FacvBV-K+lQNL$XB`PCSs?&^8Bc6#deg0rC2u&tjWm{Qh!KmTZkN
zI_30>k$Je(u*ezXx+diz*rl^xji6STA_ea3)->*yRUn35c`A^<ZcUY3d%2w0Rv{mo
za`EhDRZk{^b!v;8W8M9h%F)`FLF&@oZhu0_-l&&X6B8UGru!m9`}tpDeNon05n$nU
z(bwR4G70$cYflKIgkoBMO&-bv1#5ykA}6v3Ey@?wEWF=o?|tV_`QyWa2PsN;P!fny
zt5D|!Qr0BCwV>N)ShMS)xjIg!gfF$^+ZdcHTBS8^XzePd=3+te&l^HOK%oaISShrq
zu&qhLUi(nDqj#b}PD71=%p(>MkUciw=dQY3gyz$WaBBw?_&iosUv>`S*&_zBv1N6+
zUPI^;Rcc25MAnFIs-zYCkcCF{cpLfw^*AN_-fQ}6U;X1Mu5k$6`FXdbqOh9z!?{j1
ztv$x_(EL|!4P{btAz2s5fa>U<ebRG!04F!?A`u|K=#hJ^NA!g{6YYgXD2q8Go#lgR
zICr)}P$p4jtfGZZzoMDL=w8I0k*7NB>&xX~+!vf0vc^EmnVn1xjDczlmN{tS2eQ!B
zk86hp$sw>RUCSBzysmxoNlWhL<Wn%#ZWP`Ca$@%1Wr7KHMI`M<0p$WUlDX~+4GXB$
zrUY9jKH7Lu4G&k5r5653O`#NZykWUjvarbU)W(Vo@~mfUmLGD{RiA9wv1&$n7~-6j
zC+N7ur4t6=UdI9b9N<4^ZCPusf8Cyw8Yj|EuEb}@r8Z*R?0H4L%NzFK2-NvJ480wB
zf)oEq-Bg{0_a(%h7LbZw=}I^duBI=bEs@kja2Y7tcJuA63Y9&Xth1Q>$&HwVFK05D
zeD$cj5CvBu&WT7{o@_fhCLR17{+QDA3GcA=orEDK)4%AiTcR>P5K^}AmnxvU-z3fJ
z+<jPd&2Nm~Jg^>UoQGBIl+(&z5dJBii~38I7#nOC=raWY^CS!90$orbjsh9-E-+tT
ziV*W)&#i1g6L1HFR|Um515fv!-@-uF4v?p;q&7eH?6Gn9DML<z8Nevm8X8RdsHL?P
zFX13`4i&9p<g(EfGUQMYCjHuI;O75Du)ED1dSrn5AzJ{aWjw!57PD(>yr;bKAj*rV
zn4~QcxRCc)+HWg4g;iaMN(@#ifL8z*r)ec;#O`D#_B^2lz((8TA#^@dfzY)Lsv4gh
zp8F$?3lcX7`u_@&24GwY@sJ8M=)JPAMHbpJ4MHQ1XURVTQJRplD^$^u@Ub^!>7dUW
z5YAv8*<D{3wvb*RD^%#^4jq_v)@5TufDRfbi)FKqMS-Jm_Sn{^Wv&FnnhU0A$*a+P
zuE-M`o!BT3v8PWy{b8;zZ`GVJ0$;=ts6ix?uY2cEV%Tpy;xnznDGj-YyGPNIpoeml
zFLiv>3_^Df9xHEf$kGRBbzsP2nHj5SXKLECp1Az6XF|MBONr}UHDD$Pz+{b#Am=dd
z6buBqYt#U*5{x#=jiL>ZsZX`EoW+Jum7!-uvIP@w={K1`YPpd2fl|gqj25g&P>@4#
zbNFINHvnmX2eErLsG%^Zk=xA)U$$eOp?aWtcbkZ{A@d+rJ{e~dvgVc*5i*%wYlUaj
zr0t3<%?vtMW3%*<xRq335+#oDKvUtX|D=#+Z9MAHL|#b6f`-%d0W<$Dy7c%?zLc%~
z;|rN;-<elZ3nS=*hd3o!>ag#Ve154ysxAYckQMIxa%9ez<()d<j*0Wdvc78TxH<4}
z2HGtJW*DD7a$ppnoCH4~X6K+9YIkx5D-X%EkT_g~_IOa6MY5?wx{*ubtSAiCG#~`N
z1EBgb03|KI=*fWS%JGurSdcuyY`Shg+0Lk`I{=rngPE4|8Dfi$=^`8M5VUCE5_$|T
z)5{=6>9o+BN`PBA1g~lYG0aktry6^W>#mamJhs=nOYC5=CIgS#48>{NDd>#0JaOR#
z>x{f<TyQ8oAhKbHbe|B-QD#Bva$48L!@F@Sr{EKKI-K$L?KVFN&b_r@3BaiW^(6Pc
zQ*iO={}?3el|+W7@l8)uCSIM4>>p$d!s0zBX!<_82WRC%w5=$}X^A`mVl99|+b{^$
zYp$Ce!#R<7K+lZ^)fAom5*Sp}P=;3#N>Ysc!i+q!U*C;uoGjXc#YRN&sJ(+vw@0;U
zS|yGOzt<~BfZAUD(}mzFBocPSE@)F*pTcp=7gVEPi!|u{5~daYI(aJR|FXZMct(Y+
zY9cR69e`cHrNdW?6h2Tm@GKsuF-A)bJXvF0l5$jf9}s8OGdmSyl&5qxq4OtE1$zN=
z=Wb6E_V)G1&t)M5j?a%9A5l(fY2LeUlA}+W5E@r>#rsmyc<k|Cql)b5a}PW48x(vR
zUq~X3WrRwog4^(40mHemB4S9gzglr7jNukya{03(t{>Q9;a=I4hXqm6^p>rsi1Vbg
zi>VXIPK_~(8ZjEGH!oj?td>(3waHEvJ&W{heg`9fb}!%&6RE!z&01ap!xWd~Pyp_T
zJ@+#9lJi7loB>?~r*Bxo31M5NMt@3&am^UT#}~>I@xX<b7Nf6>ah1{8Vu(xYNGoA4
zxi$8do>K6Yv*@4AtwPXcav`4(VRStlw(48pQ3t`g$;@2?R?P=PY-Y8RkbcitNx3SH
z;!dEU=@X*DGa6tSv#P4%;p~9UPZxfHb59Ljx>Ki13e|K(E~{wM)X~G*mMWx@b;Y0k
zCIp~7^L2keUdP&GPlpJ}039KBL~#ifnZg{^-VoBeYI5^(q7FlL2S#q9vvO6?!p{?x
zg6;9gTB+#|0C*mOf)azk{zRVx*QWc>nd1!~fTE;AO%M=Y-6)tMJ?YU!l(5^wdcsx*
z%&4=nOM8(=4$eoCFJ_A|31}OE>-g`N^}kZ)`7&=z{V6#;WMSMYxCO++&6r#E*bXw`
z<VwU|Z&V|#QE7utmH%-Uoxs<GtrCtxe+$V=i^>bmQ*WBIZ48L4#fcKx*cI8vX@J8i
zNQh<KLE>e#l*Y)<>IkqO7vML75Bm~Q8Ubj=4N_L^9EWb}FB$pUumzRI8L?*gp6I)S
zGE%;dqIzvZTe8JmP@6ihM5E2K014}BPOAVKbI^p$W<i^ZK_3nc4ZgZQz5K<g&dw-y
zwP}9eJvSlXUk{9a=b2$$oq_9w2+AqL)tW?u@p9jI8kLz_(m!rEVKi$~O!wY)9SMV;
zH_`06|Gf@XDJgw(s{aYxDyyIfrgP_F;BJn_DaD~dFfA`-kF%SH`6G7%|E<nR+&3ve
zG7P;g8a)B7G8o2afK8xHHlKkh@stcaK$k6_MrY?I95fe(@)%FmuNz{q>^FL{IZ0M;
z%HB5bsgO%Gq=3Q0d-EwZ?&|7;D}UbiLE=6(+`*|SNME5oqK0nMnTuPUI(O-qFNSIm
z2i96U2&ne^vbqnvkAcEX2_%meX?%gO>tIn+mfhp1oB7=cYbMHE?ee9OvD`#N6^YN@
zVu9(1!s<sq?%F)FE5GBqvMSALcnI-4_xF<fad&}A4ERjqyn;8u<Hw<WvuRy$gv@z}
zr~Rx-{vJkTR#D8azq}{_yPp#F<JzF-?yZms7~}{dh(3GH@ylby_tylid?cA~$GO;{
zw6i+~cqD-U4e-NE*vRsjfSqCEBIvRVg(aVDonA2Z9%YT$zVzAP>%v<aNJaMt1!iXk
zPMb&|26lNh;?j?H1iF{Da=77ReIh&ZWV2Cs`|;c-2;zcyfO!1!#=f4(C$3L~y0uN2
zu9iY_J+DS4$S+mdeK_PT{_y-WA-ZE>-cFLIatWQ+mGb+G-^m}<I+&C{@maEqvU6NK
zj?wOXIJdM=2-Ulh=&84hk4nr23JY%pAX|GlZt-kn#aLRPauz61QGeGf#w7YqiCDKh
zr5)261~)rQB&E7a7p(p@*85Za!-)AtSbcW$-j|26@%yAUCQ5&;Uc7=Rcu^B0o0kW_
zf;*VqvC^eU(<-YSBkBv?Ps)6U9g%lyLm9cLSiyPMG(<otV0nE#-FJ@z&pi85p~EFT
zK7SdWv}BK7!_t~0udaS_ubK-<Xn&WODGtdq=$-z8T6{HtB33VE?fYTVf*^<A*Z143
zlJV?U!-`*nqJg%gEIK~)*d&C6c{$GsA7}U;muXlh_{T3h+h;Er1bL^#mgRMl4cj{R
zpyxI(`zy{0xK*UGKSik31$$hUJl}qH=W1Ez)mh_jLRjea6@_el`9cOn-KrX^%G>H;
z!&wD)J%}Y?zPLda-%QGRczI7${nRnC#cF$Nn~O=F>0Xd$XWmtdVI3*oU4*3PWa~@<
ztuseH%80YV2%-p<Gx5HO8?nrFU{oiV>&8}`i;GK`*3Wpp!Th$obG#p`xF*%^NxH>!
zN*H@zs#nP>4hVs02xlPTqfA^=J71hf-!#TJgnv@fbGb7Xn~~A`v)xF&H$xJaeBvNP
z4h^$OJ9+Rk7?Hun3jZvqJ-)wt`IovS?nQ`(H;T#fiR_yX)^}n<EfIMMuvprYx!c50
zCoHZSz%6{Hqu@>bJ$sI@E%-(wZ3U&T>e;nni8+*(l&&sBy{0VrMi|=P=R}*@Q!%Lg
zwO`FOiwidDwabtTvCXmL0Uj8=T5usPL?6D}Q~DcaNk=kPC9Z7+qQ~^LKTxkZC(Vl0
zt(0q5A<xGv!y9%goRahIuzC2O7%lZ#@Gb#0jb!Eq#*=1k3JRG(Rsj~<?=$A6cF2FC
zixha6>jr<1HWN7{RBC%rS1~<qgZ#=(up%4qkFv3|wY~M&tQMZ!jJ-s%8@tjH=Xv6+
zO^$)Li(k&iaqCzK8w4>Q;}zv3|3Kyz)1d|>BD$gJoP6vJvf-L+Zz+o-m55R6%=rx`
z38GM~tRAl$igve+#k$iS4hOwP;<Vl!j<}TMs?~FGBE+zECPvk}*Z4Al-_USsEUZ)1
zUiSt0(o=FzSsO8W*E7g%z8hu+JTL24%@u^6xy3!=89rc+(5|^$*o4KiCQo%i?s%tH
z1Zm4u$r?HJXbxN@FSd}}F4ET#-w6c*ah3Z@gz6FsqcW4ZIfMZH_x6XtN1XthZWN(k
zxkm*xt)2FT3rVsU^Y^fWzK!$i7gv{uk5#$FW)reR8VI|8t5c8I(oEYT3z9IJc)19$
zjPi=^^zSsq+ic9=5hG+1^sLK!gA<mqSX_jPLVsk_vP9{2J05~iDZ2G-3(J$R)D=|*
zF1P^S9|Ti|;B^KTgNtHgx>h}U<#T&F66Z}j@k<;FA`j`?xC)bIhub+lpJfD9r)Ha?
z-JK&(*1SY;LO7sSK9`GG*}k;o1jDdlJV+k<j*n{@7cxypB<57ZTa3iKV(^=H0)uMz
zhZYgaP1Hg9A+T{xurvU?J9!K!jPz?(-3sdlPeOr*L+8sci1-e_795JqaSoyQ`VQtT
zKFh#Rh}MD3^&+vB%5}BeeRINayb(OQVSYIG>HW|#NQ#i*1_m>&MBqGu0kASWgjaeI
zBcKbycn&4Bg#q`|Q+oQ$asunO5x0T8zIXoQLa}EzRpF)Q_v_;9U|dB1nasKL?KCIo
z%$6bDPX8-y!h$e%exciTpy^k;_djQh=d7MLK<&2oWEvdauz3g>b_;qJLbxXsd?R&K
zzKm1lE-{!8X|D`u*Q2rgalaQ~&Ks)Yw~P)>T8$Yrr|Q5n@nWZ##q`le=HtuIH1nE3
zjavj^>OH_arByWp*ZIyL9A8A(plqHBh*<OLT|oDSTUTx>`m=Om36}&MM!R?yls%wt
z!qc7yOB_<*1g9rw@5Qz$#O;?+ayhnzIUE#@Lyj9778QZ;7l=iCYMbiH+?x5*a1hcm
z(Dw56tn0=7Qxn8xFhrY3>e`yqXfMMZs+z#U<5)EO$2D|FH?t&o$Enscn{BwavJnQe
zW!v`&m5~GLCF^o)Ik{h3T4KF`*V?UOUyx-ZYOA)hMdr_m%fv+$6-sE;>&Z+Q5V7`#
zNJtknyt@#%XIL`J1D*<o2_5gWwE`~v<a|d_1h)K-kvkbaph4=c>fdEu0ol-SnHJVJ
zs&HE;Es*ei0VUG(_!y1YXnx(fEr`Dbk5C~ZaU{#{{na}es@2VuxkpDV{;cY5I`v%*
zJE;q(RGiR12Eg3#0IM3QYVKWiQaNGR|J^vmf1u?xo!Mw>9VnO2Ezc}1hVbtxg1z_}
zxG<?Yck};MC!q();J@;Rs#0K(lS0njbP;>iu`E&qLC5W%Py>EBJJ`5Kk6(&{HA-7{
zTj9ESFU<7}P+Xu4<50+!;`q4;W%=y=a{eCu1|sv3`4?w!W~Tq-?7+<W51%@nxM|B^
zM#Q0OkKbIjR3bW3r-H#Ee<W9JXE!0jN6kUlpqTKz-^rQWPl%xIC+)rtq{^FYi)!P%
zaRxmBjL@TS^p<R}20aqu@mT>drbei?>`F56XOfQ?SxE7*)74dW(~FH>ejXbc7jT?0
z-1gh7eOyB}n|6_dtw{xe`Gh|tj^F5(tnJ(E*>)0^Z9@x?90TVI&VuG@G{5(v=7c22
zm;vKY(W!ea=3_JRTtrlJfZ%)!$-wyU@xi~0BmY7iaSdKt@zt%hG6H$iI19vK4R@M|
z<Mb=gR(L-|6ZXC;tZm5jJ8#H9zkC&-2KpGG{>sDQUy|cY|08w!&&hF)e^xi};;h7#
z3~-0G8^%{hi`lGnD5trK6z6I!f~krZCs6BV`f3qowZ%%frdPHyi<-vrPb&(T;mnxs
zv+<?-#mi;}g1c72=tB*i1Agb`pL;Daom4XLyT9~)f8QVq6aj+@nzPh9vdll(Fq<6P
z!W>nJ#6M5}+Nspk1{r7!#>_*sC~8qe1N!lj4|BH}Pk5XHjzuTTgaNM%D%krQMsz<}
zy?|+JU|o*$cVuPUrg?<HJ~9dltaZn1>c|zqA;vJWHENPwn8u7nm@BdV-9w5ALar7k
zp$c&=f!)rvRlCkKgC*GwwP*lSU5yD)-<p}=l;|Y3>f8le?={ID1E(4T*Eg_!F-&x<
z-|$+HSpfS(2&rU)ei;U0yvH#Yf|U@>{|9v(*iblZeo`t1uYn-~@__GdbxzNf23a=z
z$-`#jqib7F{4pzG`LFqC{Cu&^1)+rEnSJ(|C1l5yckt+_4w3#f%HDD&_iA|NUY7fp
zzgcx)rZ1F!IY}P>*b^-ux8SAZ;RGd=6W$OEJ9ny6Qk#0FubE3HIvby^ygKiLVy_$-
zw=J=SVXsjr*xwsT)FI+|iY)-cq<7YG5qL@C5#0_k9Z64Zw%4oQ_iSaQ$O?)-slI8u
zUtwu(XP(7$2JY=zcEXVL`s^MX5FD4J+5mk#M?cnfn`4xkf3Ao4uJ}$&<p40dOpK6g
zzFu}|f^<!$er=~-rg;V)mA1BwinCKuG}boMS4{gAq=*I$YsM^Zr@5bY#*|j4rBi}m
z(zB?ktw|bOZo#0ru(_O|s`!BE6nxu-t3mG>cnp*<BogDP7d#gXIliHmS8yxQ@#@r8
zQul(aAAre~%+v;ZU)l&HB*2|Cb`UNUx~D^=sdWdtq~qmlcIPJ3TlE3Yb2_6^L?bH&
z1daWO-9GX0UD&$%r82QCVw{8`cp}C}j!3QX*ag4Z5-2LB+G;#clu>)fK6}vbtz?8l
zm6pLKG%~T59jSRKUBR9RuR!+F7<qGj`28cTUS#jzCe(lO+F)U3`d@BT=g;*2)dz>J
zc|v0U)(88x@emcE&VvE2N)`nE;PXV$h+v*4>kJVZ2;2g`4t#zQHaW{GbYWm047?HG
z7$*>`7MUd(=#Us4@N-5)&Oz!+S?`f`D%sP|RX+hFfqq}^HSmWl+t=sIDfbq`iYK)c
zgQwMqeJ*-xlRmokl_vax*<L^Xx=&3-{=K?#T?WIuzD{m45B~s--E6Bx+)3#SLM#ym
zR9AtMTT~8NDXhT~>`Ya6c04H8-@BQHCvmfzCHb$I8)LhQeQr)XsMI*bKo%F<wCpff
zn$`@phBhHvEVQ6%KG-f<%Fvdx8h2PV2Q+5VkdwHnRYDpUM>axf7^<$5gDhv^&G^6w
zU2EaZ^GR)7(+wS4K@>hzLc**G#nm`AA|hj{IK{TwR<bECXkhqcvCumC-4{q?AOrQ^
zy5WD2lK;G}F?0P>k(`taWshotKHSb?@FFh6WA7|*iI0d*j4B$3yx?+(cmVlqAPx!2
z%mpby&XO=HO+LDDobf(_OPY`&p&xG_CKV?PhK4AQs=aI^QikTDA=Mp&w|wbuYjbIP
zsi5;%?pfTv{q1%A?Yk|8JUR+05l^yAtHEe@nmOv!P>()^`?kx4b^dlM2l8eBE5k?}
zkCibHwa<h=rj$c3`Nc(dst`z+(`rW<(-sy9>UAxjITG^c^cf|b^p(ou8A|3!{EJ<}
z;mfp+r@KQ^RZ%%PCymR;()0+>iiVs7C@fW{PX~|*KO9tQ$jKqej89~erR$I<CtHs)
zV3-_^M-H02I$oJ(n5zsXBiCt@r9WubY14ZgMNpJiRFoX0j25ekM`ll_5|`8e!H87-
zZDLp^q)nKvr$CSK7XU(uyrMNb%i?U#msTXhkP^{A12eSXD&b*E@{aRPbq}2&PDZI1
z0j`gVLsY~U)D)*dBDX2bY6-)XkS5C}%_cTQWI(=;C>nq^M5{|z7p^437bg}cPBSO3
zNGK+Axr_JM_wX2<Cimm4jP3S#Dd@i}H5wQ~lKxF^Lf9BtSB$_@6UpM7dGXEbdruvE
zYw&01=n~Wy@q<#|@x08lR!jQ#Z>Vu!D=_1rm`ecMw9%^%%#S)FjdY(xJnqx1)$RF|
zoz9r^nr6P|^j4^uw1Hc7aS&Ba81{<A(kX_zv^@9){od1)kg7nB$eiTr9{~EAcVTSL
z=I_Ii5T6pcrt2`J+6KZ7*0!FTN;fb`GuwJAt(z#$E<A*xIy%{}OwzSY--zK2!zq}q
zR3CHlL1=yE_Y7$Eh^!~2@)^^IjLw~7`jTs6TcoBcE=6ZB#NwNSnp<b=DXI5{XD>V%
zgV^_^>@601^t#oHd*CD$6Qw}c6USkmNyH#R&`Uv@KBF6GAY(N;272}kG|7a{KBYq%
z2<6rR4SCn0Rq5+sdNnoSW?D_?)!GhEgV*G~MvV}LADS&!FJ#z#F|{=A_`|_fejlK6
z1Ec;i1b^s@=OIMvis;-WGSgP14OzZ)cOqU<b_D6p^x;&1L#vX1CgbxE0ZMye*-35K
zLnsjdTzy&eei*VgU$u2zVm`Qhfe9GeSH-UwHbk7THeMgmlRkfzd!jqgb3*6*CynEm
zs#L3KevmE?@3FG7<36~!Y@vH{^U{6U%30YnxGRV?stKb7Nt912O`zHuUC-OprI8x8
zIy%evwALfa+gc2BVgLNx+;XiZV=_0Gdy~-aH-^Tw4NFP5^sh}<6b|hgDsIq#%@uP&
zf^2jZ!UH3>$yTsbSfZ_6K&#ttMZ+5J{e70dQ=I>ip}=!-vYfLk=HN-=i>d7flN*d(
zC0HM)Qa2r&QyVSynnfSe%`11+9qhGz$P|X9I0MQD`HBO41^FVc4b6sXb=;t|it38Z
z&AdOim+|6zRY2kZ4o8vH4qzHss^5mL=OEwWoe6NdiPB=!V)Dh$=q;W(eWBFHe<eG*
zy%|yp%>Jz^QC3;sL8{wmq~>LYG5E=E+_$>H;;xYymLdXHTWV{fnmlOP5P*gCL9Ta#
zuzVZdZ2XB6SwTaJR`+}JayC3j@_QBp>Zk<tbzk%dN6@~8#U4st3)1k9r~GWCKLZfW
zf*L{$ZU<%NP-dg^N|p&@x=(6NIfRK0W)nr5fK1S!ZSzt?0eGj7jH}6_6ua@<iVArw
zk$C&Mwpz6qh{gVfLU;&3mPF^^FQmobu8m~BBbMqT1o6E@=vs!i1{rl^xwr$zC<l8J
z0?*CudLz@hVwwt9kc2I-solni7iw!Z5U{nk9qd|x5Xa#tW(8*hhPJ?oCYu2RyyM`B
zho8vD2!iac#=)0C2!X!2w;TCl1Ef1JynnmDy_YDL-8lkn{xsCBGoIRupVu{0oHP8Y
z_%3yY3E(yoZtV`7`cB4)HGqc#=7nGOwQWjxA?T#akP+_mSSw#_Y~<R5jgeA%IR!C7
zjR+WSm*_ZQwr!cfN#$dVysvN?so_f)7RTx}owo!$CKYMQ^rn&hNoid+XHUZGy|YlS
zYZx$+Ms>rgUU)dmnlZUx?kWmRJ1N6b8m2Q;%DC-BZOI*6zk-Ao)(ks@C!M^TyqFh~
zs`_(I!|XoEHwFPOCj4?@VW72|M(1}lAlp;+LX;`mzq`gK(Lr0cn1e(8j0SqJ#k^f^
z+7evt^KpBLbL^-Q2%IJYgkA`>;;jscYy0eKi~Kc)br$ABde7{ng?Qq`*$Uh-{Y?*G
z%K$I4NZ7QVUwg!5JOfc>So~pIL(>GpfFa77n-9)^DAfxtI;iN{G-KL?-4hJUmyqK%
zb$ZL5-7Du3a)T=1^|}e)9spiZv}S7%5>zGBxl--}D_;hm=vr!5=+?tsjpxs|JG>ju
z20t?0%8(BRMF#?+{8LH?og=vS(!M<~^B~C06@!-V7k<Z(ktakkB(AI)Chmw4lsP4g
zb;FoV1#KU7#uR)x_YNmCIWGi!zpB%tr)!q{wz{u9)pDlt6H&Eb0)Bh#1;`s6r%OlK
z>o=j^#NrNg0S5j=cDJkow0Y1+4-|IH#Y<je_xVK~NElEjUPi(02h}8_%F=P5Omjp+
z^<j$==CIt*sL`^+FdzPwe^Q`o%b7ddlScD7TzLMxl^dO5SRG4o9fK?<2MWdRL~M67
zs52jm32?=twWlq01}vNZk#ZKdjIi5ITszY1exMHLXXMtt|I=mJ)*UA|%H8P$fuEZj
z2EO|d-ZUEi)F2C3wYhyP%^9@kdX``b#jUGfe#zgIH*{Bft0f2=b3&$(mC2+Oxx^)N
zUh9zh(5yH<OK=%^c&Il~%JTNUg~hwJ`!n~SgdKA!(iptc?jNN!B7da%&%9k*n8nmA
z*aDHOcoZFO&Og;r;jy)c@{qBsey&b<*I~x3AzByYO>SdfgkPNw_wTZ{wN=~Evk|DG
zADUqCX>S1F*?SZp&sv8#9QRt~VHHJWB52i`v+wh_%x;ymyEnV0X6lNU5q_LKNLHB3
zrzM3}u?t^1O6d^2b8@hgQ<**c%}zHOP_(lLP;8gMH#}fpgK{hCQ#N8X{V3lbDMCo)
zb)LEOyq1i-riUVN$sGl<^9R?PKeXi`rrp+Xj>qZpx&d*=&Ayr3YtAW35u7@@V;($A
z5r7aOOsZ%ey$3KjIlUt|_77)F*@G<YCXAcUXc)7DwB@6_WA|d&tT~<NYZ2tC8J^#p
zQ&u7;(bZ@tG%#Vz06(%3z{#2g^$$v<oNC_C=!J6a9;oqjfGY)t2EjoDeZrU2jPE*t
z{d{tBy*N9&WfcTrT_s7E@l+ye_EBY9YPveH-CS<2awBW}!G1tRx~PW!0a5mCW#ZL~
z@%(Jx$J*xpo#Orh;k8HVdqA7*8#63zJO}C+DFmii2))=W>c)=yv$>Qc5-)-O(8QAR
z`RX^jO2K1r^|HGt#Cfh_Yom|`rIwvq5G;C2(R&QH&pT0Y8yR1;XM^eEozq^1`;@Ks
zG!V3{@c^_BR{$^pu7FJRv7LgKehs_kC=}M<>em)%_Pn(2k+t4v6pHs`Y>2OcA9*(d
zLgNBR%xrgNbQH497CXBRXIf21djsnn$IG~SfkZh&Xxr>~Oj5^NzXlKcLatjnC7qaw
zk&TP&6AwHgv<&Gj4dfiw(^boEA`K5YS^{tbv)h%F|I+dUUjFXm7EV=35MK2U);uMg
zb`I&aiI~L?&A$uB%BzQ8K88GNZo)j_^7wh={qPxwAkvt7&7I2`HLh>}<!ZK<_#%W@
zu1yZZo18tfQ`D$x)yBuOkw)(D`tD_T*RHLluinWf($Bl|x=Q%+2T?3ZH2|Yi5FDKP
zT%Q>SSeO#ks2oR0^i5F_=bWNjk+xKH`~2KZ3Bm_l--Jr%zn$g(6OhZy%Knd#N`Bn3
z|F4_SIn7h5;%|Zg0EB^fCbo8Z(*hKrb#!hGZ6QAHFzCB0-rDg*aPG>|G<CJGGPW@u
zJ|3aMBMAOyS@58OTrvq@MM|U|H~7Hza&HpCR9rDT)x!ux=<aUKn_usGe14Z^oPhqA
zdOe`WHXze1D6YoG$NFe?SH40PqzIJo_2G9x1B>;OP_sLR>9uNZQhC^9k@a3-TGZ<x
zP*PALsz~BEx|}u)F5JF(+S#8ORyu!G6+!t3Kfl*LbMCMHO0g>*=FO{Su)J8gJlRha
zcN${K;L7Gw@A@ULaF~eGK%}ypCYAyj{lR+(^9{SMe`~w{(J}t#IEd|^VGvo2ocX-`
zkD>cDa*Jlbmq7x0^Aiz@7M_mkpoW4$GF3R5hC(JGyK`Q2YH^`PdmeMK16!ACOp_Bx
zFC1?rJdeBiR6864J`c6~`Cw$=h?Ea>)B54_{`(6&K`t&l^pBlZM>ZxlhxcE!zPC%}
zh3lDJ61uRQcbCHeHUW*Gp1bu*|IITeSVh#wcYzfCXO~wWzm#F_AKmbZtUsdOd;1)P
zB*%fLb71eiNsAATl&P|2^%>Cu3uaGN7^7~yQDesQsf&VXqhK^e6TzxbuKI)H<A2$}
zgHM~V(z&@B7pl{Sf^iY3E<A+HFw#nDg3JE)P@oH+zlo1u++h<$-`#q?$u|6*nKAnd
zZ79h?VbXPK71Oe*0GUl>707<0q0%h-iG8iED}Bd^+q60UMar+LNm)<@5KJwnIs*H(
zGl(1%o1fe!IK`bIjm|LhtsQmOQ3z^(UlVQp$Fr>P{G{x9mj-ZT*PaSqJqN5rx}OKk
z6_{Dr>t2b@d`p0`gD(2H65+$JeAZ|;Vpb2;FQCXCfoe-R+O?&=05YP!0JpC^f-_*-
zX2G29fOU9)(;hiZdo)VQ^($tQf9{cGB*oZ`8V#^$o-boNVr&L8zW9T>z_IZOWM0>r
zBFutlw4=&fDC4@xjRU39%y+R(ci3%NO%==Wuc0w7=0jJF6E3(NXLI*3Q`1!ISmyBA
z<vW5>#FXW~4YmK_Z2$kkS{BBCxN7VCk+J)K$><Mg0&W=;y}&ADAxlAVb4!k-r+OS2
zSYd1;=!Y4<ZcbC)i@29j910J-cM+W>OZA>_)&z6=09*OF9iGi7ffhr4N`@!_ctZ^}
zTXdre-fm97+e!?iuhWNTP3-jGE~+R)iW6EfVcmYzy$;E*^EUd7_l_O)3fn;1`yU?(
zo%XsDc<kI<I=2x31d>_U|C^}hnR6R}uU@1@;J@0LtF}102#LK)t$<<`UQZ3ggE$qH
ztGxK{Cu^#!kw%p5Dh;Kezdo?ZO2gcHC()d>y?4nTQXOVnS}|!x!(>htTn4;Ey#M#W
z;jQbZJtjV=`Hq7#cl?C;_O50dG-frWNajj-E|s(#F2LC{jrycmW?2S$s}$TVsPde1
z9*fq)P)hjzmqus)A93M-p5M%@Z2xesDpK`QMp47gA!1}9%x#nfi_I$3u>#W(F;}5B
z1Z!3WTN7$Trb8g&sgxjuLe`b+5$`i||9vM7j2YesZB9)LT(qFstZcccY2%<}Rdre3
z$jjS_!m!?e!n?l7|J2RPa?E`^<<`A?{nd31FVWJDLMrh#FeuJZ9jk$fh1bry^0+%F
zt^LY4uCdq4FLQ%C8oB8n5uS7T#VQy_B-cX9rV}@?iADdKN!W2_hKwqqIB$Bjs?|=f
zK`$3GE}cRF0Tx0F4-FloY<gJ6JkP=!4@LzPUzC?Ojv)~k6evVyb-=7*Dp@atoK-m*
zH=4lKXIMfin-)(se;|P#Y+}x;!9b@GpOMkdsZp(4sazBWK^uQyYRODm$J{90D3wg@
zAyPIYZWw>aJX-L9!5{xe(nB>yv^f43jgkp<NL(F<p!@)^BN5U;YrMLMHQ5$<JQP<R
znzBh@zzt~!q}?8rA^9ySQ>1=GN%(3o!LHl{(GfB(l4vjr(l1yfxd~Si@xH8Z67UhM
z1MUNfW)oWx+h-B7e449vULKyUr_{o^()k5c-Y{LkSVrn;#I2oil3H#NSLDf0$pP-n
ziWMq(^-?LcHrCt3XjzsM;#O_2McXzou^1m1*J}?~uFt?*`PkI!{B{|(&kZ}&y`H8r
zAgNT<vE^5E+~c||+(SRqyzLpbrlu+5Kx)PS3B5>^886?`R3QV#OxvN}KtXmzFX>06
zGsl^51+478kd^|#fVn@jpAH?XgEzm4un0bvGCq8?;tqy?uNbACFL*V8&wE~I3kNOF
zswFA}n(>f>|C<m#1XvOn@XD$gfq9_fCJ?UOt9;Fp<j_vUs)$`{(j^M){u7jA$ATmt
zq3-!0G^j^eHLZN`+aVGVxNS5t(5HfzjuiIy3J13ncP2)Y_b5*$%$}9Z@A(fVTxd?H
zn<E={GSk|WYS1Ws{RfpH$!dIZhOAbO4<{VrA08}SvPvyzStla!y|34u#9wly{vxjB
zd0?6oukw^buFKGxcYrv(5d-d~c@dAe5}Qy_CS+A*q=UxPyw*SWhmo!tnNGBY`_$!~
z)O*{%QZ!oXt}7lY*6n^ZN$$d_SBPunMa_wTkQ3ID=bK&LF6NYr?U2JpuS_%Z=44#;
zYJgMh(p>z7T|^>B_MGg|==(^uE#7Kh`)+0vW+2Sijxf%Rh+vm`D{9*~LuU<}DQ&<R
zg}iI;DK0*R$j0PEMs|%?*;jJL%Nq9PkAMnt*YzQ{nwga7oZAfKAe)s0T~e=v+@AS!
zg>$E6e-04N3?Ck`JlsGW7*I@q_`7Z(-YQT=P3FPA7TKLaKP3+YYI9zgmls?X#M)e%
zBgIEW_xOO%3hF`Xvz()Mv=k9gS2hh*%T{TO^7eIY@G$*kgr8U@u}TRyNOP9C5Y6;=
zdoA;bcimlbILG&_#(Ul9nvs>=5Y@U0mq+ch_Vv)<N@Q%KHs1v=t$F{dN1WD8AwshY
znPDHK(0RY0o9SP1(?~qKAlA64f+Q81@9O;Y54v8~)?D$vzgaP98PZ1J#d-NiPYq8j
zD2iTs8Y0m-3&oZFrmX0SAP7d+ZySaI`KtsQpo%|;NDHmJ8&)TtnxcT#hxa8G`gZ=U
z!J>@jPy{?G`Mfh*=FAUf37tP5)ds0X(v(&$Y<8S7Lr$0`C5C<GIoM3Fay)<TLEt(D
zk-|%lGP|9x4ukCHJ0rw*A^@frF+=-B>{WlF-YVdF;BYD`TvR8?zz%(ylsH({j9qWQ
zYu#XO^{k4ShnuQ6gAsm<m<91Btc`ZDt>;!c@6hH0xdoB|VDIK~=|(l~L#dD+k&sg%
zgI>asJ=8HRk6JtwDw@P|@w;4LFT1OkQcRHng?9JY_(tN5D6Z=GuH-~VR{85$s*wM|
zGya?q<2uI_F-9(8{?oH3-;(unfN~jxchHopK@5D|3A?eWe=_<BY4rxio&2evcB(IH
zg!|3v*VZc%Z^#G6wx=#GEO(!aB)H5liZ$xUuw*3}`zBV)i1u~sH{LVf$~-np#vCDj
zygm%6xk-7|=_^(2Nyqq@-p56pJ+KuRGIbW|dgvqT6OfTlTH0uy>z)mMm9ofq!2KhH
zRRw<-I8ZO_8CC}+jSHVH(2L8rp}0c_%<y?D5w^Slx1p?_yLPryoBY}jZ2RyT#y1M?
z1qY8GU;htd?-*o>(sT>AyQevA+qP}nw(V)#wr$(C&1u`V`_6gq_q}mW#JNvAKX%lQ
z9kF*rRj#a6nYl8jH?+KM#{8Ax`LT?aja^J|HoAH~@|o!Hzm!AuvfXOGOo`eVUn#+P
zMYA=SM|aw`>pI{HS9hQpd3IavPWM{~*h9q=yKiCd$4yXP1ApIvy9h*npWU>m&_uBL
z1O!;(epr8u?!R~?xKe$5_zX;R<awi@@=|(5DGnS#F3}gKm(xEf3DPcTm`zX9jLt;k
zNOXr~^YM)0j>%KH^!)VS1WJL3ecx1nLv#gw6QLe}&Tf+8W3y}>)S3kku!9`dn>{i+
zJ*kc92iJ?KSx_sig@#N!tPjG^q_r5ys609B5OYoGd`+0O|46V387@~iuu!@iSZj_}
zu_R65JscANtBi6}*QJP^AHAqpQ&o1ng}l39&P<_bWdE&xlu4M0Zc$!Ap}mh}-$j<2
zg5}IZ=s+W?Tk9h=UuIj%OG5e$6aBi4p{j!11sC8UKKKwW2U@M?0gMZ_eL3XlO<VXa
zc}{GW!X~N4MS6L4-REa+7H#*5bV^0G?fL62Gw9+Q+8VcKjbblH00l*4S7`4xvN|wW
zNKc@E#ab>kVr?xWV;%cc;G@|UTvG;s@g~ozj4f!`7E^^b#E#^`V@Y&_)b1?Mt=3_E
z?jfO9ZHC2@9A_e|z;LNZnBiAV+`3&bOz3JH(dHK8DBzvoZiu@S5QJerUN+@TGMXrP
zwd#SCNWb<ka1Lhe@cs32MtxAC9+g;)hoRzSG6<00;qzL>AE=Ns)K7A=h)o_v1{*S@
zNCRLp{OeK$v*ek%(y3Gr!`yZfkp?Hayx5#R-TIQyA<rMW?|b~9hcpVyP~;wKV;tT!
z5Y7b#%UjP^rN7V6*t8cwBeP@}Fz}U40)Jh*LAGzL7J|bZq#&J3vUVS|oS_O9eE}@K
z2s$fI#C`VLB-uk5UD63eT0YaIMlDkvgneI_GN_ydy_%~b=dNe9lGm}7X|*Q31%AgS
zc#)tv92QiQSt4Pyl@&Kvch9X|n(=aw-&#(?r<R1w&-+uQ_)R&1adb%AO&iyu-$|X(
z46CLh$3=;$t6CP>-SMwoG4o70^sak!j;)8>JLuZnJ_)UuenP?JWBgmC1H<2v_5W{%
z&A|Fkje2aypWGr+uq*Enx}q|2Y9l$YfJB=Zw0K24*(Jo2p9V#<@nr8hDrRC{K-KjJ
z59>F-%3%@`ia%U|S`-Qgep{csbTEG7DwMbxh!$Ok@Rx~Tfp}~dhL;UkU@lws`TDb=
z3q`lti&IzP0{~VB^C5#}pjkvkXSQgBATcMXxB!6vOwk{;33LacDm4$=<)$5zz*B99
zNt5cC__;2YoCbt=`kRZ>W*B*Nfel)^$dgz+ofJO#L}Kp2_tsuh{^hEyp;-NMn*D7u
zjTCoENKg(dw`=EV-M-lp<H)<RkM_&Zp(uP&^gbu;eT%pa;_>fI1{U;&k0H!+Z3kQg
zgzGKKBJCtzA3!PZ`hO$Pf7AW{*94lK`5%uMFF9Q)MOCcskmeLhN~>w-<ij<c0F^Ol
zrIab;7GVJpL|~hK1~)tLZ>_@O?^bH+qTbTk`7KAyLKMQ>JQ6*Eun7j7=GIiJJH2{T
z!DgccYLb^)tFVYkYW5QD6zgY5*z6}e?_*9~@8fr`9ymD-YEXbuj^)+mFZtth>8cSK
z+{W_BUA%Wy-z6`N&dLF1q%Gi^Ee5N(ovbx&B+zMVRm<ZD3+~r=1@Z)iKNDvZ-2onk
z)8B%RT#nmtaldeCp*m*<T!RGsOy%ryF1@3b*WlL*S!*Tky)u}#Q7<0dFY#NpOLk^`
z;8HlzZdMCa&M}=;&htoo@ZKu3)~_r74EnYTfwK##RKZ+1IRtH4xZ2ma%(Kz?JZto5
zb?I4{3d!I2a#iAld3=l$E1bT9S$+*_xL(59A-Ixbbq$BR6G(NnpBgu-p1L}0d-Oe9
zt|94RoyFV(tzNp`1I>vKT850a*ea2sw1Y0>!w3Zc`eDSEyrv=oC?WZ~Y+a8u)DLqf
zq<*-*gH2iaBZRtJL+@1A6z~nmoT*j74YOLhm)x=VrElg1&^;X7(Jj>v-NXTDSc*P1
z`1C<7`~nXJid``BV0_)EOtM%Zo6epe!Bp#T{sx4K&!mFwsdSIGZfGAY6dthjK;4=j
zXf7Au0fZf_I$9fTqL5fVoZmzbWO(W<bwa+8;(0p-SJINj#12S@aWfCf4oD(pxyjX*
zKDxWZ8e#whDFhi<P6Q%$-v1B>J~kLSk8qG48(TKIgfX9Jn$Ls;oOJ3;A&g7CFWT$H
zvM$xA7@>BhQQ2+a@fhq@0Vo)Mf&ZCgCl~z+e(V(|{#7oUV5v~(<KXJVZHW%C2ckrp
zvE0stE5ZeDf`TI;@?>1F@d3TK9t!lppRBq)1sC;Z{(hGFGuTZYGL_@Rm+UF^(00Ou
z=(fH7(pfy6)z-!K<@Nh&es3GtRiXn0uz3s$%>Mw9(4HP<q&(#Qro60GswOv5CO4>H
zWPR&yD1M5+9**IzgUQ_=)A3abC0cdBUS1)-Ek+idUX&0c|7*_JAwI2OTS&0I$=JDe
zL~H2mXjS11zT$JAvezPqV%3*o?m4`*!o(Gd{5d$GiMvox-bY~n$A{)se!h2}Mi?n4
z2e~V93+8PKlRL~8L#nI~<6Y@D|FPD^)(9(RB6}gi=3?C-e@HG_F@gc)Q=dLp&$4x5
z$szB4PA?JC3Tk=y<UCc_bn<q2>tnxxOpU5cQJDbd<9SP7lIj=eOUCokzj=edl@0tS
z5Bra<U)pipe_|LvgI&FcqRPr4*QLcN@C!l0C5j4_#e$=UdB_y#ll}aBbk}pCv8}jW
zyJuGPHH?BRL?L>lXeF@nY?7GR9unXokXfoA$$)={+c$ksb5sY=aoc+xVGI2FYCSl7
zH*}}yA$M!ncEs=-bpO#djp0}25|?yOXP{cz9>N9-&>vC77HJYZ#s7rN!?s-#XQr{#
zdz75Kr6{BEZ4hDsf<P2TE1HrfL~B2*mAhNshetx>$2OAyko58V)NZ8I^s;LbWfWOI
z_~*qtYHylm)5W`{;cb#Vwsq^RZ@?bz`EhmftHti<rPl83W$Iq?%v8Ojy)4t)^>xrF
za&sc$0@-n*3G(_o*W<GO;}!VE%9r!sHurDR`TyG0($mrZ!`CXu>q==VV~xyMcRayT
zaA>!TYk7qEu<XrmIurTw+vDTgB%qJru#iZmJLF+sQd>$|W&jp}YP`s=325RKn46Zk
z7>MMiTltlRz2&Ec$?}-@N6=4$>n1yn8!rr0GrGs$bF&{mPrQ0fKYySVD&Pm}TTEwi
ztZ%(8S6E|bp+?_wl2Y##IBNQ+R9_N+2}MHhA{EMrKUF|ylqmU_BZI>moIPKhbeFg)
zeL^cgKq4=3&Je&1C|#CSNgCO(fy9WmGML#z!1j@cZt>4uA#UJA1RTd?{My<$!hmSK
z^kSiPUDcSuwzRR~>Q8g)PUGA~+Hk25KH#9z$=GT9bvoSV++OL@hq(jWvf8=jw-Sx>
z`2I-}v0&)X_P$lh+y8p0gXyYr17VXhJJ8f2MC&@dhs5@(P2y(m$PNzH<)3kG_XuGV
zH*fi~0X0n?@ywWp(A}3uz=mXeFjf2kr#-NJ?z~jO53Nw(@r0;-3QI2-X@=Z}!dq!M
zR!y2XB*6Fx)jugokgZg6oSz5RH`m@n85`PnJ12nH5T-kfmP?NXm+Y3EtANriJpbf2
z)L>4L0y%;hxJ!sbZMYbyEh(kOf~e=LeyojXvf;Ow`yd_Qu9=g=dv#+eoQQ$pPd_^g
zEBnliB$NjzL;F-fmJAuwsMzRYf5&w<t|HPh>z>H{fQsQu<VWRg#LVz9jpD_aK3>K6
z_3wQf`I&u<%C?wu-=WU8ZC@i5$*Os%d7d(Ui(aRpDiNzM*-TYQXFT((m>rGgU{7{6
zJWq6wJLuS&M5C^|c$%~zHlp8BM2rS#!MAZ{rQ#T~lG~*jH@$;<LhfkUxJ3gH33O=~
z{kI{sX9<F1H$YSZ1R0~X@o6_4o`TZ&qcmq-Op172!Ui*ptG59NHL)QaWIiw4CMF3B
zVIYO2&OaHjfWAH!f2g?Y0&~yWc3B|?jrEm<m6;(8>ob9-m3hoPc3Z7Tg)Uzj7SX_{
z<@#u=Ic`B!$!i|_uBGRdE!dK_Cx`Te7M)V6sBKjEamE#W8SC;-wjOzZ=^es)PJ9U(
zQ~vbeFLn^?aMtT`&@dQ2NVg(`G9SRbSs#9or7BjktkwE@P%&rr_R=^?uE>(o()wXN
zSnt3r@yJf4tJUN^pIrxx3Cll9w%~)hd7{h4i<o>$uKcWJ*VeN`8Rd;-{`BNL&_Q*{
zE77zh9#u|5d3!rftPShn%?kn)EDDnj0CMLxdI-(%DYLa=)Dz!H_3HEhEP|TNq>8nN
zct3xwX?r%3V$d+q8{EG;yMHYaUCW$pQ1sZY!4bQJR<0D~c6p_4z0}y;uBBW}qq|^n
z>IrFk^@&+){oeX-uH<iNjsM`Mnf_U2C)Z)~r{?$K6IoLSNtla38v`n=7hgU$Vy}ZF
zs}9wGd^MRK)CbpU7MZ+rO?xKNgr#h)eQ8|q?le;GL|;yWBXepGL?EVMo@j!fVmF3d
zh2CB=zI^{FKo&yWi@K-d`8YaBJGpzqR@wzDYyh^c3I(6{sM+NF!rtOh&sPB`*3&w?
z!Id&o!ra{xvZEs5BoSxVsYY$1c4$pEQ_e$7TwbWn>X|5V@VA3s^f~+w=>;IO1tgHB
zkLQ%@NbjG#8}M)LTd{7hDyW)1zuzSfutRfy*7M|t54BARa*0WyMv_IvWT+bgQ+D&J
zkJ)bj%eFE8tyKEI_P|W+Y=2Lz85-&7>+2aA9XQ^)M&3EkKf$;>Ff##!rAmJ#Pz_jo
zRAfJfPz}Jb598iR@gk-Agf@&a(9t>k@E23@#v8lQ1rVYD{z1Zn55^)Q!jF8JcAs)k
zh=O{IT7;5Ja)fkDbd*$xT14_^{trGBIvU#fpAY*nsuGHEv1uZi8IdIgnubRDIT;!{
zni>V$Q89`!3F#5}3rVt3;SotP06RNm-|JXf8F3OM1`9edF{sMh+u`A%dsy3$`>XJ&
zOF9SSVHz<yB!AgZnXqvgIi$_28!@DJSX&w7&ze(yvX%MFMS@(^)Je1pUnNdMa9~D4
zLdo+UTx?I?<F91xn+83e{Vv??G@tbEUnCq}dxbwX7ubrKrOjh4&uuJhuRj`|pQXae
zkD`;Wj;@Zrl7Cb4K7D25(-#!Abkt-Rt|k5nI(L{dJ+ex@H0*e^490Zxg669oJbC8e
z%d?g>baZ7Dbhnl9;}{@-rvp!RZ~x5VF7r`%KDa`s_Hsu2zWCx%%y&`na5ZHW6+{%%
z+&qXrt>Q)bxJrI$xN()0mh`Z6O)wfrEH-!W+U(k7B(eWk^+2%z8TkmmLTTeI@t(1@
zvb4Cg;gcU$ZNC|rFWW{oZTOT)pYBexWPFZS=i=g<q#PMC;K>QOe;0%Yu&~${{5LcD
zThie_ppWsNEJ?2KuZsJwW6Gn}A|&RZ`Vc%S8Wgw=>L|?{w1hb@3j_nMm*-8P--2+6
zCM4I~TN#xW(@}GP^|H3aBLD#`<NH>qwD9g&P57XoMaHWo598u&@ye*X)dm8i?bTh~
zK7WRvZ(-}&SZjCs_3H~ZRtV<4Z)Co5fM;Sbs_8`n80ot9vA-b0k{Ww>hIhc#%vv(`
z@2cE3?nXHFu;u-TO{kZ07%~yp2x>q?=%OP;NIoX6ZKwHx@kiup6X_kx+kY+gN92R>
zB%zpti)bq<6omE|r$n>0&0XkG=rk9~^1_zZKvS>q3COl#8~<;c_P4^|{~mjE|L8aV
zzu1e4guZozTX1=TiEae=v3m4%pQ5k+;>dFjhaQYuAIW==>OIQ%{nIqg<7DVACq(=Y
z|J-fC3;h^|BjAPb6?4YxTcsTA9UmR-(_LW0XC`H4Wv&_Q{S(pY?Hy(B$*m`2<Sr26
zCsbGLo1LH6673u9?N#WbXKf;5WT%(yW33}1WM-`c86A^{n3kQEqApXKtsNsHC$F7f
zp{1o=k({Jno}iUzSy+@Oo1q$$gOH$>p{9_OmbaUjp_IRooRn4uc;|<c;y6A=N&JI!
z@|UBMLX<;5?2*A<JrJi8hG7>l6A=-VsqDXiH{(USJ@#@?!gMeDeSMhUfa*f4p|qw=
z{e4WJ>1^&QKGuKr`_7Y>u+!E18U%lsv?JALLr5NNkY&H)!!^2Q+qs>+TeH58*n7S9
z^XaAPO>?(p!S?vtqUW%uW5TC}KfcB2y=vhzW8ZSq)eW|LZ;1C2we~YPW141Uh)epB
z7w(t{ry2+6DocyA&2{>47tmnq8crC%r!0Hw-;Vij@r3_`jen3@?Z0Cq@dTwg1+Ot&
z60*7I41Cb2(Jws^4erZJTIFeW0D3ax+2ja@+HEKbmanHXi5d*8NgfBa!##{{rx0dr
zCbtn<G^su_h_KNr@ckzvP#4SR9~}x+MzC)7TlF+;u3aa6`xJg=OuFi2Ge~9|IyIdL
zz{xX@-4E}8g^GG$9-)f`%7-;6yR!)v{L8Zq+G#T&qe8Oz)(@BXMo3grB6ocfBB}{U
zJ!kEoOlP{+a?k}I@Y%H=#-=7Sw#s`rW=g^yuC5M`-rE`8u~<WgYdfFP)9s}ax8UaR
z*7X0jU4N_X`0r6c|L>@9eui;|yPbD=dVFL8{;?|azDYXZaBqtEpHPv27wS0!N1zM!
zKd4Y6{~uILD(fs{saojiRhsJQ9c1dtsVAmo%jf6DRhH?QnVVM^=o#thmF=WvXe6d(
zrk3nvsKv*nXQ%-k9FTz=lbRMMD^ZxO8YLzoshysuq@<h^AEBHdq86>2pOGb+CL57~
z6rq%$Bo!5twH_WPk-ZQf6;t?T)qs;^-8(`_NGe1idEP53MBMpa86bfpTtZ7lMp8-h
za=dsmxX`}zHOJh($KyWbYkz7hR&;Q70I#KY+;ebrKygxboN;zYvRRlo%_L_maCbG7
zc*vOAnz|~wS{h1Niq}O8-PuM&4>yNj!H%7&Zz3KX)q169++;l;>|<^dcQ?>}(5!NY
z8QKpmTC}}g^)DA!`fii=SSR^36tcLAEjBjXB~icZayhRxUV}oddXq{Sr|cWh=gbVS
zhlNyxgm_@D0AD$Oa&c|rh64Zq>&1Kh+kyY>5%?eQ@z1{6+H%|x1Ak_3e^N3vV}&5X
zWeM#3DZH=7&0NnbFr+NoHNYG}zq_t+kq*HmnqBaS&o*0V>6!yP8PXi1?=6kGYh7KE
z3<M;#78~O;M|b$Y_+W>0MPLNt-t5uz{xXaH@P6sk?zjVh96{Z0X9r0>?><~du)CTv
z%PWTf_;iES^552bF1ql256$WlsF?!k&>TSQS3UN&7eUO$bIux0s!1qRZe_!tgJQ%l
z3(pTOKezA~`8+osq8ksnNgGoeLtrhCN51UZ99w!n-g*c)Afs6U+qQLB7FG`D^*XmE
z`?sz7TS3KtjSWWnf9Tx)_r`dPc(DKRwDQ-D@fS9lzwcx9nLpYhA48Z1;LwM0>!to&
z8h?>B?gxX{nE|4S-rgIXpF-Wc;BmAde1#mbdWnbzdiq8OWL0NObacy%e>mMVZ7J2b
z)C`&Ytk|*=U1KBDiaZ?yU9FPcq%`%ol+2{!jWpGm*pxICpo0UF|9t|Zq9g?}lNE!6
z1Z3sI<HW?oBZ6bZ<6Xr3C6hDKIHM#3lD|TPV#K(DBGSg)y#&$+f}<jGugwZ@!t`q!
zXc2LlFl6^Dd6}>qpC~<$_DF4{Uszn6@VO}Xc1`Uy@jH4C)K{ebSKF>f*vSR)req3=
zv+Bh6p+N=B84Z=zJhx_c&97V8cVep^<dTL7dwN;LKV6OgKhx!1@xJ<m`t{2<_4zO2
z0}yBo^e-pE^f&(eAB>mrA4l+)b05U}+4YX>xS=3{0Ob+SCk_!<e;I$F<Ic!21{oFp
zXF7-1QXuz3?sVk;<vr&rlyJY7(B}$5<jqg*=qnH*fMp~S{QZ^sakblrCaK5Dp;~l3
zMMleWEH}NnRZ^}#TzZ&?(21fscbe5f+#mi@8jiFr6#x!H@GXOO4RyfC;Lbz8Aee5;
z<SV-SFLa$P6zW!e4xu-NWF{KNQ@V)ui)m4zp0sAi)^gGMF-wcfP5AgYnL-!*vJ+kP
zfRA;<$(CE_Dh_kS%NLM(gQie9_77={PNcz*$H>8K7#30C@JSlCh55HF`&-W9zcykf
zmVZ#k|21O!Xh^#scguf_m;v~9YTV~}thVyw_u!jg`fdpHKAd_nuEQknpt{kYM?*H0
z|ETB(-d#38s1hhbq-7AA8X7vg1jQN*bmSv6bY$i|6h*|JY7q$}rg&y#Xlm*yXQW7I
zXewkZN5u$+1jKtJPee%u1xG|l-%PBaosWab#drx&n2gBycpyrz&$~N^uE7n1u8({t
zPHF6*yUBRypxnj1#r*n3B+!<RP6W`N!3`zQ*o;TMKu2#Iesgh)IDcDj2@83gS@Fo=
zKmQ~E-48wa$FXmLdpq5HzHD`!j(kY3A2WLEzQw-2U*~+}Q?7S79&&XlcPw<UE3Brt
z<XrM}XYR|=dZ@T&g=+~wuIGJaY=*#XU+@eT)RX&Z7kLb0xW&@T_V9jB-xwk8A6`Rm
zmw4-a)m?S;m|<v|S{Il~3rbcfyIQl3*!nbI6XdMWcsRH(NsJ{?wp^Td58i6uu%0Jv
zEA$A%OgRxYH_2$$8(h5wIall-qFi#;-3qXdqzp8x+-=g(%T#amVEP<OFtNBeJ0IJ9
z*qQEAYTgXEEkA#hCH$dJGMU5OVdpr{XX0F3&qp^m<Mwr_Gsn9h`UF4#UzK$-|7IzF
zBgp@6a51y}qjX6-aou8_4@r3Y6WLvgyf67E*_WQk1=_}u-1!bLoXG{Wj>za8-$&PN
znFNlWsFo;dT8B~8w0)zJ#oBSa*eAGpZCJ6{a?L$-<cdp)-XrF{IO{-Ig>^|h@k=$N
zK1V7=*7#cs$AHD_waNSI^X2~bw9K-jv-Jz}`8dX*)!Re+n5SYtIz*TEJr#Lx%HrLP
zYiOW&)A_e2&shCwYbASj@XW<o_0`sX%tTX4UbNuCRYOI~A&d6!?DsE190QMWlY}9H
zE*etprKQ`|6lJV&7hKZ&-!Ga*_m3}{QU;nn9X|VNPu&$?Ndt$sAKspxEDf&&a}05)
z+(Zs=Vd3ied$1I0s(iuD1QYGV2Z%u)WPFq-!KBXDDDz#M6lkHDIzlo9RFv^$IAv8q
z%as9A)7;>@JHl+Km=NHCDEp<o-Dr`OA#`^Hk&#<raq`aSpkg8fSkNBU2f0)ZzLnE{
zMk*pLv5`V(>Mmmj2f}}rt^Zk`7XB;@2xDUEMnrp&R3a$6wEZ(=q~4&W=Qo(NB>giH
zH;kD91GZYR5IuPFVRfdkJ^t>n1^!g91wgJLaf+ak{$gGtDVz$NqX`_LVwZGxg|GyV
z=#QOmku*1jED!Oj78_mN$nIl*eQT}cw<w~{1}-Y<j^!_=+e$GSdd4q8fF8#<Dpu&I
zR}(PJUs#iq1?QAp01hm|UpT$@aYcJgb+@jLVVJI(;^%@ssO#9u0XM*gvd}04{LFxv
z!Qu_`(0xu@F~9ATOs)2B4Z)fImJ0a)9hacEkch2~(_h^~>HbsqP=-IE^uNbUyj0xm
z5LeK3^9*5B0t<wZ8f!a<er|x_=Fu@h3$g=&SlPf&8%#9U1{t3>Q{#bAt#f2A#}jYY
zM@FgBff>?;NTWp>IwHdXi{~-H;EM~AAd%sl4`|+R$f$~^8?8xg<J!7*zj}>aKX*SL
zA?hRiAVCOAESp$CyKj80nUYW|m}tgqOfGe%=k?2hI6#us=c3+Aga06+|BeR%J=mjk
z7`riAWaj61e~on_2o4(;6@89I-G#bK3G9jceK#f#Oq%0A6xl1JMuid*H9%qzQ|A+I
zMDQ9Dc4Ugq=p@<T^vcpTMbAyo?lvq?Fs46edc2x?IyTmmjk2k0ibBLN(U{gYEMQrk
zJ$GbEKY@^T7&ZxMn5VbIcsuM#BA8OZY-Jd^juvGDY}j%}r9!f9(3nx#BW1+I?oO#_
z)_B0szmm^*(x{@1VmLE1ua2e}9j#t(Qx&XkHQ7R6_9ms>tvo_RL>H-CV(4JSvT#vI
zl)=q8XEr9YMxs|K9(>KWTv)2xzn4VG^rK7?l}4k^MLxf3bl8efBb6#kx`I^=@mq8a
z7n(9MnX3vAaT$aPP;xN7_H-4<ioF?QLC;)`BiS#F9!iA><p5Cy3k4Nf!M|?RdCp1x
z9byS$Ayjk^=@vZxQ=!O-Z+K7g2IH4fUkP?MB;(ta$lyo&dpY0;hG)>2dL|%^lcF7i
zH#XLSi@az{k?Q#vyJa%%rpv0LdJC`937`BFtZLiJd2tPM4<@@v_O)z=aLH~3mo3}M
z(NN(L8_U_EBX7&|<8!mFRo?unVA`gUqwZ&pIn!mQ#qb@|)Ntj#Dcs7VHitkK=jt_Y
z|1g;zXu2-I_L~@pY2eUJl);kx%5}?XgiG3#bccq;IS?~`I5pr^)>%>z#-&JkCswQP
z+M(+!rENF(P@;hu_fD_@J3JQaXoYP=$lk6OvQ`uX8}?NG?7PYDDU8}A93DU0O<)v7
zlNTOXQvu}2kcyL6!@0spW?_<XJ?#b?j4+~lDcRhBqnUkds~sXx;(8A{eMAmE%9mKi
zivx_9fe?MOgUOL3QE>g%l-b+mI;`&U!aJ-f-jOi6@J&MI{gjGvmW5I@xK;)*(*(u6
zggLf{2yk(q_riB~IzHOoFef&V_+z@?kmLlZB`YbYaj&$jy-jw&k!6R|IIO1ECFhX7
z>v<|SJq{wdUHYnMG|-fAu>JEqdo(rv-b<?ISA@R{)oXI+%q|90d;H?BY|{f|03^Dy
zH)$-wv<q})i%VKuGRy>NTR);Pvg6<*x8YVT9yw~lXYop)WnjNfN5$`ke<Kmy&h@hc
zM8_bv_M!4Bczd!orLY0Ci2in?;563>Mnr|jF=qW4UT-<#Tz!W$9@$W3+6!3!h;(yN
z5@w(AQc}L0KMZspP0-O~F6wA$s0c+|`fPo2S9@oUJ9$R9_9B397e28qJh1ueddtIX
zF*6c5t%K}Z5#1g!>P>zyr|=XEYwQs~mhux<6-K7fi{9?OYdx<hgZ$uwy>#|y8iJRQ
z3Zc;w6X_mm*993X;e{9hUw%)C35*=K6H-|2VFzAGfgE2s*|f-<@sZQeJuZ49-mP>(
zMALl(c=K%G0<=1WqrK)_jP|!<fBb?(i!GoeOg~`ItUK&9^Z+eEmX^8DYa!e+9KvlU
zI);)Q`~KWPQbw~WMwuqt?FH!+edhD`ud2Z&>k?_NgA`fb0K^ld8ptsPgkvL9=I#Vh
z<QCuYS`3^1bAHDa`*5^FI43L~*{$~YNTWuBKjm3;JMR6Q?5(WOHFgra3cWA^J2Jyr
z1FjMTLRgGU&xXpx5Xo{v?!Bkfj&l>^_m^M_iY}KH=$AH6OusY?LL1$TkF#3jtV|~d
zis8U{mA;+lNkjAg(AsU{OzRGSwXr9t-USk+o?mb$dHQJ4gS0qx$SVt^4Zh}KZ_>HE
zl_jCvQo~_7s!-x&Dx1}9D`EvrAGS(jf6ZDDU|6Mke;VG5-}K0g*$XuB1Y-*Yp%IvA
z+y?0S*~35BC;M7gPT2PT(6h<IYf5_<M1VdQY~bCjISpCf{0KC|pGUJ-71U9X)D_Lk
z@%V}xz+b~D2Ix_yZf(7`F1L=rB}9(r5WHLF{?i+Qrdk!}gvq(TUxonL8**Q%t2kh&
zNlC{;Mh-K4Zjq+Er~K&bJ%^_vGkrqgu-muAzY+*JiYakNNNez%($TG}!$r|Xbxfy)
zGWg_Vbn|STpTPd;Y^laec~(V4m(s?bnbY9RrDe5YN#ne|5Iy)jhn>tos0;HYlL+75
zy(@?*J(AONYutAR6;dwneh0nGe4G9r;I;626V7btKFJU03l3`sYvYHE`lBZ-{pD+Z
z9ytZ9?m?W!Jb-1<)UTM9F$3ikckOC!Bnb=}{)QKkvW~U$=L$II0Fv+l?pI7dzeX$2
zO6lI5Dre4eb06_vU7FI9j&9?fHjvWT)5!=6AS<<voj5Q2i_Y6{)koKg@KLHC#%)VX
zTD%{$r_}&AN^yCR&0DeqZJwx^oEyYm>$<x?en`~80Ok$7zAJ-cMr#|4PzJ}JL+-3-
zHT4Sr0H=Ys7gT)t<rmUYJF6*%QUvT0^0Q}i;iR@ylAAbNfdUXa6=+60?3e5;_FY9A
z?9bv*wmgCi6gBaPS5Ah{-h?$N(!8TzzceK14xN3gUT{1Vdo`MR1=b#YsejgPGGARX
zGhsyq7Y%(ux`sl(6&QQNynjc(fpU1u%H=A`lg`HV^;~p###`S+q2ieS+)b-B!~F<J
zjq$TB$6_FIL9yk7M2L#(bMfwEQo>fQ90$chYA0Kdh%bcyy{|WA9-1JBFQ`30E4lsT
zmO=hYu{ab~(VmOkM;I-vHf`?Kti-`IRaXuwD(|f}5`%aS?U2xqD;X0x%=+fl6A*Vo
zMa4;F>@ZHu8dMWqPrZj1&u4dAi(NGE-`Mzn7pM70lXOcxy&XM0RXsVqTRpAb*jWI8
zpUFU3|Muhm6504~xfLrT^FN}0QyOk+h%0M3KjZm}78!>3BBzBama&Jl*UNVlknM*+
zk%e4>Kp;AD^`XRJ{c5lMe)<6-1Io+W^IIwxs#sDkm0LFzS(It4dz;?adGv_aHa#zU
zKl99V`FM(F_c|U;ragC_Uq5F<&{<ka;r(3gs8%C{yG@q1Pj4Nj#ba3I+~8_Y#T<tL
zZe|iS#3I}&RN1h@XYI#mTZN2S(|Dfde-8=o&mo+ngGMaXIqs<%?wK1{jo$gjR5s$A
z=ekM0B%2(DMAQSW^-Be2fj%GpBKZkrrORXHSL4~St)R=RE+i*ZxllNkP|`LkXgCl6
z1VmUUlRzq)rT3Lh?VL@deRSENh*PzSPV|`kDv=@`U!6+ioFIB%z&}s#kml5(o9kNJ
zqjW{9ecU3CQFa5RDhAwt7?&4bmr!^P6o52u=Jp~({>{2UyE>z}drTRX`1%$kNeJ{=
zD7mpxoj{X3K~PxD&*RMyl;gA~RHn3hObQbj3X!#cf(DOHCys-&b22j{&j$7^t-zLk
zozeQMXuUnG`j0xetxB7ToPb2&j215C?M?U>I4C8_r+8BjT<h3?U}pgRm$1HIT}v(f
zs+tuR3r>cw^dO0T^eWQikBo5X0TVsOI`vg6D;gHKj2P<POnOu+{ALKvNb0_=k!1Y|
zdQ~gXqu{E36+_F~rd5tfY|R+!!Dc<3RhCK2_2^f<?o`~P7*GTLRah%hl*k}GeKj@|
zKVkhjHE5IwVm;|q(2Mw9e!d^UkcB`^c)D`d%(D`d2T>zEDh8BOCXK_1K$!gHy+mdW
z=>|nj9E6Q1!4S9_w#_`08u;Ugnh~x$1vhLNco`#~fuAbR>)X1Ey7YRBzEI5wny%}(
zI_svaTh(9AB`XQK-|jmner~qVK7@Bs6SiE9G5A~f7+`MVZ{jSHu&_D|Z00uwtfpPB
zNdp)m&G?hCw4+QGIL?+Qt9kT-Ik1%Zn<sK_s3tfK(LeOQXtc>com<@lk3(S}Tsvrb
z`>m;3=rv{=Oz0wLBS5EqK*v9Z3WJ)bSAtOR7i<+7#Ohub1YX|N9<Jdte0XG)9)Zj%
z(NkSz;poT<ngC{X$MS%Mgy!maqDaG^J_AIhL;r^8H%G6o=mfPWO+V*T9K!>MASTm+
zw%%DG;6(1=gfu~W+Il5e`|2gN^AIhGBRe+Q7Mm8X9$F!bNBrnbGr(xyvEGSQMeL%T
zZ5WM6zdY-fG7&3fN=i;o2j=5)Y`qiujeoWp;;o2=i)F1mlktipKIwDZaT9^tgvFts
z8<tL;<_suW8h$UVOJ{auKBjhzz0TE)%LRzN;{gip+_;%K=rCP}1%_Q;a|&`<{YOA9
z4&vaBM&&m+h#PCSnQV8Bhv6NLC><&vZuBz3PL3mWO-SfnD|n#mHh9eddRww7*FPzl
z(wTEo1(6$2;N{OMf93bMWIuTY8LKYQf5}$Y3Vm`Xc@j`uU`46?evi`_U3WetFEZd*
z0tVP<{<9xC5#Jo`d84cYFs^5K-=}pgr{`=`*9#{`?E6YLYxs5FC8b~$M^t6@$yZV7
zhesiuPCQ(FVwi?9WK=N;eunUVsj%6l{wfgMfU;=K_eT~YhU)ai9H29xG6=&sdTMA2
zpqD|pN<ylHM<*f2aa-Y5kibM7;`dgt=MEDSI!#amPH#&tvSElPVpMF`f(g>1tH4Z$
zfDINF-k3Dt8BvvcOu7!*DbAiu+Y~!6X)n7jbB+}k=C$V7#Vz<ca*=(pgdn_!@mv^t
z>2_gDEH}o(ry7|*Y||{uN+rlF3}Of9b9>Ni5+TtNJo0Y+N$5>%7k$#wa5x6WX2aJ)
zsyh39L9Ry&Kzkz8ZZOkWQ7MV8x|ESxDSmx38?R=Lu&L1r06;qkavPUb(TWO(bk$N}
z97UHz&iX6*pm|3Q;5wlJsNE{Hja^EuDS0QY-&N?IGIxl`jM3rVIeOTalr79vjf_)X
zf$>cm+H?>R7Pu;1!UC~n6XFV0ZkKE222TP8{?okCwQ1|Xi?{ZZ{F~|RW{hVt3nMjD
zpBe7_h0&b!hFnBOA7f{Z-!#9=piQ-JOgr(|?<(kLs4wtq0ev>irmC$d0T$aB;eemF
zW>k%5T<-I7gH*%#`q)s5KjN6=aZ6We)`f!bso<)6bnHf3bIK@rm0aW7m9E<;W5`2+
z)79py<KgaHP*`r>vD`7;(RM)!w#Y8(LfYcR=+i6ZsD!Q+%*=8=YU`oCd3b+u7zPr@
z?VXPA+&&nUqG&#WgoN&{J7>&}8Vr-c20+T&-d|Iczex*gWwg#HHe>h#+JrXOTn3J%
zghp)q+S067N-G<~NRkkof%f3-&$z?U21ca=Q;R^X62Ye9a`p+;5!@>yoZ~yV*=HjQ
z1lGV)>8tdGMMxwHR&=;ZS(5us2nq%-Vsw#T${YnzCV4+Hq@S8y#Bz*;I9l#wkH^*4
z*y85Tsr-6aO*!aFL&X~DJm+F3qb(%~o!-u>?mE&J^kkTJTzH>8xG9nJ3G4@V^)627
z%^|YU!KrYaA1ziCy4cP-S6q^C@!aq{d^?1pX{<|$o%FCB&`Ph(+4VfVnu1&7v_OAZ
z<IFE_HSDt~#Kr<R1!HUGpIv6uT5SO2iAUSx<Jx?0V#7xn98UB%2!7YlQUV)CJ23f7
zS-F`1rJ2R#L)ENd8b}xw(7lJ_kc|-0UGZIMTQ~gxQ(AO(4Gc3;i~qtT-Nz4hcC`<8
z?=pGOus1n~jd)r{cO8Vh{c|Ah!kwuz6z<ff*Wpu54Vl{4|EXG2;H7j#XZ~lejm|^#
zI~m5KhpG$W<}i1XUK)GKO6FmX(q|ZZO2b@h14)k0JT;jCJnZ}KHV)@<redWyb?!pr
zt~dijzL9ECS>d42y$fX5whL}GdB|i`((~a`+T4?DMUK+9QwEw-uw#%Wv0d-R2;uUt
zposyqlK{le+Caj`HBZR!>TT-r#S=yJen?<*Jn|@&%FRmH0tid1)8xBMv|u&uxcEFU
zUn#J%4m2l(7|=4%w}%IRuJ*R0)>9(q;&DQn5b{Uq=NrP$UW_(UX(cPD&<B|3{6F2!
zUYU~TP8u5B%Nsea`J|=9e_5%;Uq{AFd6T+-Kp;e7+rp+FB6YgUcoH2n540h;Ftwnw
z0(c43V_b+A%WK;Dih)Uz?0=;TnMQEGQEZ{oHXh_pTk5sn6jg#0h3R8Fr;ozAsq#HH
z=&JH*2YESLekh+fAUBdUgEb-q9637JWEN88k=O-XPrrb)GZ59z#-!hU#Xm1Ez8@3Q
z4-y_`zo@0rwzczci3;0pb}{P#x4rCQyl`OMyi7)Qk>gfZ7F4j<04<QWAnAn~BizSB
zBO95knCrk}dw%>JE$QyMyFFeSi{gBy4@r*(=1wXDPnQZ#<>955PAVlryn9MKNIZ>V
za)(nFH|Tq6mD4~$j7Jle29>3p;Bz!*9>B1;ry$GMcEgQ~*27y~*R8kMLK(T8uEISy
zNyn%-AuyzA71<0Tpo^-*9C%M<zprE9dDh3CEeUu@q})f`F1C}aFwUj?qZSdmD9A9<
ztoJWH<(cqDM5F$YmvZ{9+fw<s3R1T2^#0w<16}V4XQrQv`E|eKm_mbW?Nl(Att#Cp
zxUzG`!p}p6B!H+zZ7vve)r!q=NAL~TMIE>T))4pN+0fLA(TPuZ4Q6dLgfZmwQy@qR
zm;;oMagS9eIpEc)ko~Fqh%o;NXEv3}IP%cyMO&bA{mc8g)5U;Rin*Yi$qR8neSZ+#
ztkjJ+#ZmDUy64$gDGPuq$p^;_mM(BW<EpGsMPF{TfIx5{GETV(3=x-K3^Lz_cmJu@
zUomF)MN_~=a0cQ>gk`_BZ{%8^B<lF+*^Mp369`?GPU}Ll@|Apr!*s}OQ~6qbK%x1{
zR&Ho5$afGn<(1d#4p3u0yKN`AqEC=+D<*Xehh1nz9R#+MtH*oa)!}6z?!y|{ZX%oe
zI@L{-Rs*2O-gzRF%7PwvC|UlG3<|I4yhNf(%KdR9CVO%&8kM>>>Wha*I9g}=Kri<h
z&6-uPi*JQ(Zk|qyjr|8w7X~r}Z%wWFML7j7ka;^b=_%?gm>%}uI6LA&RY2_!BEhO=
z6Y&INFNuYte}*ZEk_y!#+D?J%&VL9ES?NIGH&C<m_e_F!){<-p{xC^zvTPr)Y<Y_Q
zEkMPi_(KEzB=Y_gBZN}U+Qh;nT!vXFCAnIH_z+Mp<uF?Im9tz1NSgba<;fH5Mt_$M
zg<|sSU6FHcs?2RnFo3@ylb>iKHlB3c%ywcduSSP0T_?^anTsRRHN7^<D?Y^nD&8e-
zPQK1pgzEv`UY_mtw1PY18DuNtmy`B=hUvGzF3&S}zVMLz?{N?Y7Jg*o?3NZ}B}Gvu
zKF7d1DDN_btMH=2o~%|(_|c&BC!jd2Ubr*JtGT95)`?<&K8nGy{4$4+oL(64K@{Ah
z6h_hV+$=NS(*RwF`GDQQrJmUKC8|g9hD8^;_aL^&FwIZ(H`D%X@Bkl4e=mLKEE?0e
z0yc$;DDk5*k!w-0VQqMHg+@Gof#{x<7AGzwt2Di^J;oy^_hQ-&Qs4b0XjdZakTRch
zS_KmmqGS0s4ljEY;05;!q0=tb!Jd_&aoS&;^~qdT;HWn)8#B#4ll&hcqI#|#upi0<
z>4#nOuBi8J{vC5k7{{!X9BFerh=?)o2CZ;KX<r4I57(qM)!SB9d&Q}N+}F>bKCA9{
zB?sqzG?CBsqIwaLr`q8Kq#HW&`tdB>@dAj(dxReR63h$hffHW>8B_zxd+cL;2^}GX
z9vxT+ck@lZJ0%#MPoZ6rP5W*|8`%TC3+}#ZK)w`IH@~^HZ_)B^rvvUR4{HaA%({UW
zt{~hBT}6SSM&HJjjF_k4+3`Za6|+5;S6#|8xBLhXA!3rk|Kuumos!u!9qB6kn1(U?
z`(1{Ds@P7w;JN{I0|fOTxbHQ`q<U@@wFPC-<4?4sc7&kZU^7cCiYq3{f3utcyC@3b
zC|&`Y3}*1_C>hUiiZJd&{?Ze1+ZNA-O9#k`Wz>iq&Nm;$bnCk{gLLwf+(BbQwkaaL
zjcoY|<BY`$$?gf~m<Pt-ipvwc=v0`0i4e81X9frtYsnduiMoOB7hg9M3sav(w=o%)
z9T{S<+Vc)>COb2c1mcgZuX!?cS4Hog*kdYQ5&6S<&ihxY6$t9N#t9*_sN`8$@jzYo
zlGLWk&YA4pY7pn3&QV^(M|o@pQ!31GNx7TVsP-TwzdI9l`RW00eEe<_DgTmsaSJq@
z+;y4+_`RRvCd`xKdk=WJ#jpSlY=&M)5D~TqfGN*Uhge1N_K{6dq^RysMp1-s!ErD6
zcRA4QL;k(*4fk;=j0>1pw5dXP;O8g)`49s(V7xgN9Ln5BDkrLAG8Oa2?=s+ICj?+!
z2m8K7>S}X~H^?tcrq<-7y`hJzmmaMNbU0eeC$F(N@B%=|;x1GwN+zKN_@vuIW)mA5
zfKx6;Qn04QW(<rnOjHs=OP*)cg4WXGA9Mb=Yk@Z;5(!2C+FInFPYX?UEE^*Ik0Wk0
zX29<YZf$%i{3c~i<{hRTk&n5o(b2K_E8-;tOgoK<BF(s4>d7+$RNBk9%YpPC`Hym>
zr&58yD*~7pYt`wSd4=;z=}OGAiNo}=A~}K$b1Vo|+x|y)GIKdHQVgsr3XkcN{hTX4
zW<|1}YCq`BBsCzMa6N238Qq!%CHYxfp>VgokgT^|Tn9Eq_8AS0Na>;WhaIuwBeqy)
z#R97|8o6>g+FBQt<R(-f?9$aLrIrAyg4wOPY&ix5?RPF(C|F2nlGXRH*vFzaCIv4W
zKRjc#MOb$N0p4ewzE5G&)k-VNO3OK=^WnRQ<IBYi)x;wGL%=1d29XTQ%ji@VTv!Xn
z7u0`MV`Up(y5;!aX^O*nm*Oe7cV3Iv^Hnpz7m`?<CQ+!L$XHnJ-7=0z?L{Rfn7<30
z1(V$ml&>JK|Fn;x<hA|Iyb#InFe8eR=^6h)IVCf?^+^bMJTL=BD#OA|cDOVN$osP?
z)e}4rdsAct6*rnqbd#!6wJ(>?=1*!X`Ou6ms#3qM6#+@fX#TXVDL0d#(q@1kAc{33
z?$1!qknuM>{<SKvmQem1)acm7;AN`}e8))fq9!>q5;dW23gE9e(On^l##FUs(c<Er
z&5(AUnK?jflB~>TO6J5wWeUmh2`IO&s4xSMVkM}x>4C#z+iX;aAG691^!db2yqDX1
zY1bJcl@?emDDK&vQaYR~-iXr-`RMEQC)^yd$)bnAUg*Hw)R#EU7^_(V*LH~7Yn_d~
z5d!_}G6gIt?#wTAkKK>rIfKijInrbjP3$=G$KA=9J>I)iGsv%^TqjE<3)Pm->t>D!
zZtX=N<!WGVcRab{6A~-PMhow>p`NhK;9k=F=j$<4oB5p|WG6~s5fdQqntE0dKfj=V
zh_6R`iMKiNX`3z217*Zg9p^(CX%E%e=HXc?)JDt5%z&YL^?w<~F|(5}kOysHVr4cZ
z2-JX5X_tWbMfpwgy!s^?ikl_{opsHz7~clPIXGy(9F<A3vhsu#E{r#F@R?Z5`=*~I
zIF<^_WTU7g&c9jZQqt7@o?iu%D9e$}=^6Ui602{_&HfOEq9{-$FqhN4d#UO(8l4_r
zT=3J&TleH(P9rTzZdQ0|n$hE3gB7yZ&binR@Z8nLC%uLjqmZYF)>%Npm`@e6r&}Xn
z2xlC3phZ4fH#*z^5JrMVf)hm)%IhweqiPISt&zRgpH&je8QfJvY-INylFH8uIpu$R
zy}Q1$>H(H|@`TrNGF`zoXpg52Tqm*{EwtToS-Z{VimM*hNAdiW!-Si!3jj~T2Ma!)
z@c8I;2?iJ+-AgU+DjK>l?@?TM!PxgDB12l@TSwNN8(eyoyV-%qnw*qLu>#4a_kK9K
z@nypuXFkvpMo3UfT6K@=biTQ5F;)N0HE18iwOSKd%UdlyzMb=Dxq`uODHNq4mztE=
zs*+i&+KU*dnI>4WX|PFTAA1c#cY94^`gm%K5YvTV05o?^3t>jnRpZ(F-K%8NK(xHE
zcY-oP09u24qLk?IlSAH^nJ-}=v0~v_D7K3V2Lxew9?;YC+5;@Tv^dAt1a|;z$B=&x
zFxc?6t9>J0N+V?e2pBZW0XR0HZ9;w$RU<yAdhTh4gCNSTH0}j`%O98+SEzbG+i0s>
zvNu2h<0@o8oheh4QAn>)jgwyQ!>CD`DQ2lhz}bN4gKAIe{Y!FXD){9HJjQ};1w{88
zNE<TYb3|JbXVE3glP{ER3+bL{o4S>!JF&avd834NOtWDo#>2xegHc-U-s>zrf>LUz
z=^aTp?r5XDnAgU06!GR0`_|BK(b9N5^=A#9bLnz$s|I{N%8>a&qqtE%PU76ipe{2F
zM$DEL!bzQ*%b_SkaIC?*5|!*_D5C^RxmGoV<c;IoFgm2U07Ve+l`FULMK9^it00-d
zr6#VoH!9adn`EI~^$m75Ug>`P3h`CFxP<z^0#c)ZmbTliL(*9AFIZB()3${e@le^X
z%o;Wp$ziGOUr0tuO32q0Vf3R3Z-Fe0*yp+399^^a!6W|66R%9Z`9hE~zU$7n=;0UV
zTAvD^2*vI9bjn9xoKi5xvy52cq?6gLcU6M3K}TSpB2a_hy$9a=q%Le2pw=RMKnyKA
zv!qO>A-W%#s^Nd4SR~U&vAJ+@kkr15^AbT=(ZM}Z9g;Wb*-*zbD%iY&1GKtYryv%j
zU{M3AzP@YNPN`*XGvwt?xO#AOR>tClcqKb7H`ks>ye2XA{`1E={l|G;8NZ7Gb&z@p
zp_V#Jsn^k^%NNJekuaoBlJd~8ews5fv7;MZqU+VmEr5Om8`*ee@G2HYPnp)cnu4Q(
z<+ix5u;rR(N)%Es6ojlP=8k&`4sta#>uk)L0C<B!Kb(9jBh}1EO%ypipbxo&P47zV
zY-}NT%hgQhIWRI#1yr=sO3Kt8k}ia-Y9A@uqOSKtj=N_DaznMvCF}50K@^*uyll3Z
zK?)d(0mLsLn2RcXuyBznAg2bEngbx4;2*5Jm6fEHu%KAD95cQx`eXl|V~kzX=h~oD
zKnBt#QQriCK5E;|;3H!m<9b%oS)29*TPrv=F-VS=Jv?KSc$h?7eF0$(ce$-UQg}uG
z{h9_X+ii=v9&;w)rcMp*0R}}{@7px9uMjFg6VP(-rnbog8n6`zwK_at9UP87k{)Av
zUGOHgvrej&S4_n0A1SF&OtLU>-1#n5I4w0bMbhwK+;oaE$8wh+#X3WTlgVHvK#8^r
zCyjK<lvZY;@Oia5xY?M}k>ZfC99%ON#bFotrb1|7FD#;A53e4dm7pr7>tiQMK@kO#
zuEfCZrdqlT#GvUGJ2nxOEXwTSP{C<j*|iJS3fN%#^C`1j_IEu<Z9=-Cw^INKD?zf<
zeCaRa7y);9dW0Wt#KkCnR(uHO<!AhD>dSO+TUYy&teG?Npr{OXRy9d0cDdq`I0y)+
zXUF28BZ+`ui>Av7#i{*j>15Fn5{a+OFFEWh8*4g4y`UQ&`IJi|3owaUq^0NZ^_~(k
z2oBV>iyMcy*$9WB$?_-K^vAuQ(us-?^9^GJ$f0>2+C$^rft2Ib9WZ}X;_0ob;|b@X
zPS(UzZmAuwy`$2RC`yhh0ybzd950W9;`SMH0No@J_!C|D<5R31Lf(*}1#`&WU1cBc
zye8-vxxW4^28)ZFQb-lRA{bi;_d|6f>>9HhKO8xxu&xxxw3jY@W!|n_Pz%7D-1DrG
zc?n&mwfyKDw3_exf*v}HE5a8RyAn!f8YcTN+i|B8?jeb;1KcFCDK&;#hd~rLQ<C`k
zp$j?zIBMctdrgUP=T#+Sm$36NW<;e}>4GeKIVHuQ!n(eUL)&<t-%?Bq+%~{OTLN4J
zY8o^9)mDK_r&3Oh;OTMq>B-={!va!O3IKl~oq-GQ;a)R)r@9JYDoJ`&1SBymT+K5m
z@^6+=Q(sGqe6r$4^1tvtPUyObcoz`1xJ8bTUK*-*v@n*wC2=DixFyDbsr@>RFzfS^
z-3d(Ih?XgcO~B71BIM<-k!bv}hKzwI0P2Po!@{z7Rb#aHn|&>_n{fL3<>ujVu8gJ<
zubybj<XomE3a3zY;t7gW19L6hoC)#l+cO*z`~!#*R1S(VNDE&{oFgSim&x_=PPn1E
zs>gGG?=|CLVt=5fAXl@o>kvBb<joeF00CCBbs)aJb+0vW5y_Y#3M}`>n^G5rBr`~K
z5U?<D5T35=TG74GsrNJMhld=Q)-7Z+$R^mgrlHFXrWz(Oz|3dR%%^^J;fLzCS+`kg
zNGk{<+i{3H;tT%4#QJ^f?ldmkAdh)jtJ4X>Zs2EyU>&KcjvK}B3rGm4$5$VT&r`&}
zMYqIJM3*z`#Hi~3q3j)kM2Qw<?cKI*+qP}nwr$(CZSA&g+qUiQx9>l?C*r(_|3y?(
z)ND;^vNFHS#LF$9>bSr~(BlnjhBAO^l|Oi^1-~BUf$B495}IJk_}szeCpy(>CEC5}
zP<X?P8|!Z6MeVolV&U+D$ZNq*q7x*$w?Y&4J40~MxcV$qaK7HPK;HhnWr+mWB0kT!
ztHbGE@O&R8tSI>vbpBe!q8~a^w;k?HJt9%KfP#k7BJB9-T_73gPvg3?yQ-`+?^D=*
z@!sZ-v^}`+)8z_h7`sS0B|6E|gE=DKoc~9mXIcFSECYO&L(Y_-PdqwO4mtZ>x;Sq7
z_PPGq>^1Ty&>6L(rDD=?D_>h#QP(M+TrfLx&d|tcsdMNAd+wrm*V8vXApS3=D9it^
zR2B1okg@+9*Le6hJ)isE9>1L5A7ea&KR_U$qF|ut>GOU5z?kXi>FDyn^6t=(f1nGY
ze*W93|BJf(f5qHb7+C)U#+=sh&_-5kscku@RTdUn2k!h^slYq}Q%GtlUFZPtn%|b+
z#yr-u2s16)B=lM$5HBK}AWBSK6V89g8jd-Q&SJSFZRkA3j@by$lrXR4{@K0T3G+kx
zuUr59u$xbJ@k#M@rMql~WB0vBiKfunnmj?A*>U;8MFF8F!EP$Mhn#Y2*K<q=ohn+$
zHM>s%kPZ=92-vKFegl-Q1xc^DsX_QKwqap)bYn<-L?Kz6Y2jnzG17j_miwJ~WPWDY
zbFXJxI1*Pdf?UfIn55`v$qhNY94)Ks7Vj9Xev1#Ek(HR$;RKqkbv>%65J`nVpuZt9
z!`8N`R73BS0(Dxx`feKo6{QXqO5siPgGzNuzB;!+9SKD)Hk6!HOoZ|aFwkcZ2t^?v
z@)=+!lHJ8$vIbmHWLTt1FRwry54%uxNUUN2`A7!^9(S(__D*d`<O8f6xuG8bG7d)f
z66HoAp&?R*fD4Fl86fg}5e3qP-=C13mG#3$ZFQ|JA48!Mf0dt6>>87oUE<o3$FAcO
z%xXnWui5*4fkju!Y>0G-60k@a^4DK|H{Sj^TJQ4-Z<qW*zoKCY*piYZ$g#v!v8lYZ
zoMTDb5|<@Ulb@y-RUxW^B$?}2fTl=Qo~mLwnXEZgQ_Mr*vI1sFbRug*fPzAAA`Y@Z
zu!5d4FtR{7IW)2iv0V5f-MpGyPnot7k5N)uTMpMw(M~f+Ux-9$R)li?nqV;ueVEaq
z;f*V+gmspLsu-!HWI?ndL{|o{^|`gCv714e!+Na#%)l+Q6BZ78$AoRQcIl=Jfk+Iy
zp|$lE^PI2IBzd*GsV>^DWZIy8kYpreo?b6jw5UqVk4P$!$A#NU;3bccsVyVq`o8do
zR_u`(Gwpd(>c#BRwL&9>mW?566eQJbeOw$Zg^yG(CG22LxMa!x%xI}^Wmm96b4Pj<
zB>#cDrydytT4a0g447p>u0G3{Gh=ltN^|`rFQGPeRE<C_RH=j>d4uGIoo5tThc23l
zgV`Vbi+>0kO*5u3Q#yH~hLT^U*%7?V3sq-eM%P{a27C8p=wl=_bLHadTjE%|;vB!y
zw5}O!>d<Y$oiw)@C~CWp_2&bvjEfWQF4_%W@h9doapg)>6xS}Wpz+)Zaj@krL)IHe
zc`>e&-HV%Plz7cGBvW4~O-K(fIS8ld-(AoWBRcB`Jnk^PGgk{~;LDv|<nXnLSn@*=
z;^CCW?=t^Y<+iGpQ@^v}Qri;?YHRV6K4H`qr19E3hco^WVmA|E#1lA|vGhS+kcqY|
zHhX=ye}FtV<G72*cH9C%*9M_E5XZfbz5!l3x=LIOW8AZwHBD+PR`+DW&<uDnR*%|W
zZGSm2szbYY_58`(*H<%A^2Uq3qPEm!cHAqScE^7^%}`7Fuwl1z!0JvEX)V?M#Vuar
zj3ufM1l@o-8s)XMp9sVJju}0IhhviaSV^j`Nim%)<e45rRFFJw6m{%wE?K5utKFu5
zQgB!Q9=QOmR2**$eBC+O?yhPl(BuIiO(ZMCV93POBrWI}GE!nq72MB(d9kW#o<SGh
zeB>*!_0F|}(^f2qD{53OGX%wb;ILJHsy%7B)aZ*eQ{!zav_kLjG6!|&Kmk0xifkS)
zy5{S>G-|ln+RN+!7Rf=)Mi$DQrO%5rjI?pL7<XyVn_vhb?^;HHWBlXmFSf17lw%BB
z6xl@p&+MQE#pCOSq4H|__j^l{cUawOZZoy3mldIFUnH3=JxVFAUq_r<2m@m_1<PMF
z>?(@}n_6B&=B8Q6hV2u;9o<b*Zfk^`FG$`WN$TW5N{sLw?(=Vg*D#^eIA03CgN+Cg
z_o+k>CDtWB`^~(;#A%3|tfTawaj0zlhoHK?)GTnli7&*IOF@q6Hlhf+xJs7sUQg5V
z?~kRI<Lr4uvMfHmX7@(5*Bq@;x$MeQe=jjZN&2ep;}<A!bgXJQtG8@@RWNc+QNQiq
z%sq;zVCaZr0tnqWrhXM5@p%Q*E@wn0Tp*a!Gd$N@^&vO@qB>`VmDq|cPji0=#dMWc
z@VN4$YZ|KYf!XPN)(HNES9t5;fz1KG@r@wP)HVZ$KcuX^bzL!eom3V=*QaMfE&H?!
zI7ib>`yAra?r%sPx0WdtTluRfP81j!5}5BZCqqIbsogo)_p4@i6P2v)tu#wdZ1K@-
z&%<1QTmTFEA{@lgpzCEoU!3sv9JqWM2a>V7WSLl%SN1*srkM;a^~cG7mU$~ZXB;*^
z=#&di7I-Ho{6k1OlUi*gUJX~@lW#XCuo@p>-m6hfi0|8yWckm*CZIt~I@>2AQ)lYd
zahbn!hRp$SG1@90ir{k<<hQ*xqPZ7knunIaM1x6fb9~HTp-<6=1=Ht0;YIIXhHw@F
z3e9MEO7Ib(o?}la@UL0q5O&HgpF}E!aU|y*+g2X}gdxNlkfXxwFma1eU+#>Gt4<s6
ztWyk#L4flT99wEIOkccrpe3di!f-NgYP=w$a#44UtSJhF>=SULtzT3=ED%|+5BYJP
z9_gM<8Crk3OZH8CaR|H>1r6=vwKcHRlcpH>N~@eyM{AS3bTvS$_O3t8_<k=pKvh88
z=FCVkhbvw41GRNE3T<jqZ)w-GdcvYOTyotJ+nn^a&LXYnQ}1C^z@lC-tRI~o9~X`?
zCxV5-D66d4vFSxxVA^L-(zlnaoxg`5oWJ{lj(TFiuqMSd?C&(Mh8Uz48kFYVS0?lF
zySc?nT5XGM2+^}8vQ<oaUI1T<HKX*o0DfKt>x$NKD$j1eWe*9GTBsw$kDu;}p43SC
z91ZYGY!j0|?Bi*+2!cT`s%|F5td^kIwSTi5ye65|7l<nTZ5gx!NE&gst|d3M1S4Po
z*MI2t4)`HyTds{R^4I6PG}9%S@b+J;v2?M^IoLo^yJ9ca;pnuS(j7LazjRh`7m)YR
zP%m!X*t?p$*PWy3`&?_z;q3=po5~@w4Y27A4di~S7@2C6+VkmA>saIaoKmGdKU(5t
z);HyI_*NA=>IxKmH+Io+k*haa?x5`Q^_^!!$g<-lthFOrGlS(orMJKbWe11ueWqy0
zcWIFt&AX;7_j!pHu8(6p$YqFHrAu3_cD0h?RgK4vTv2e#Et6Y^mO?|zm-?;fM7Fwq
zuQSN7ncDMr-}TmeP&2+e^pi1Cv-(FdQ+jwywc8{h9UQqS#ZQ%>9w8U0?!Cd?0K@V~
zOi+$XRy7<=81BjAW9|h*)paG*u%~7xCdU`g-Mawg62T=i=YLt9rv?P{7+IcI^@8PO
z)l{ywjke&3>a&oV>WQQ9RcDILhLBEh+4uKUE+Ni!Qp8vLH>rLE#AFYAwaQc8CAXWB
zAS~#NP=ZZH(o52n8~CY3LdAbT*mTgN**Ru2?Gt%V$gzpqS7sNdp8aHNXUANh^I(YK
zuzeaft;j-n1?y%fv8QJQZ<Ux}3s^G5lg1CNClRt~uoISy6K|<u3AB7EV-_!s9@upZ
zyLb~~NRFFdq^tyYFxn2(IW@x|m%WV>diu!GW>Dtj%{)jYc2%+);<nYaRePesMt%qq
z0jtgxg?#Whr*LnYQo+6KNi4MNAX)I3s-%O))*0UTGEHlF^4P=kaDSQBOczw+>WyzM
zjpMqh)+@49Kh52Fpc5E#-nRA5o<@2H5S?Iz-DbTVm(X8t_=+sxZGL^d;kTaY*3Cp*
z&+Fp5-Cgbm;BEUd?S7kBT7BU*)Be_c7ikKo^=YUB%pCk^zNv!trw2)>hb+5e`@(?j
z<IC%tg_HV022SF`a;Z&_md$Qo&4iS%Q0<ziRa<_L`@goQd~Vac<3ZiF>K)oT?^JjG
z)5+D_y94+-S`4499K8w~k4O_#n3Vl-C~n|MfL5Lve1T>&cmTK#)VxXuvFK0xjqLa8
zbuz4J2?ZrXaS))p#hk@mpjJ(}dv>RMmk@E9<M`l%S>MMXEWkrfCWDz21qe|OaHid}
z?bB@M3g~T*Kh>p+9ReFQJ&QZt<*@7+3;`L|%;VR}5YcXJLT&_PK*?&<dKAXu0a&iB
zxZ|3nv8Fr)FJ{3z|8fg;fbLvDd+qaJp7?z}BjIv!(TX|MQ-yh)f$B;wSmuVYxVjf%
zkRsw(#acR?5%p7%Qo1hXM;@DU4^@}Bd9TUdKu<sQL}zaQVz)gzYwMI<7@>~vd@@NB
zI<6qdX<v0KRxsy6pH?%vK2;QLtBkHuq46{zt-p(97klJNatl0%hZwL+sRlzsd~#R=
zu}Z1~N*&d|Gk1Zo;_p*ZLPAC!p=c&&RS0FG!*=R#0M!jl9=R{OTmc+LyoGZa^P61N
zLMq=sY@G8Lwn2enR6Byfap!_l8AZdI)VFIEPYZQi2oLD2jYOyIkvMjFK>0##>O+(*
zUp#v_+JJ1RSn{)ku^%{nU>Yo#I9ka7pw0W(BM1%1Xn2_?_4=8&<>gU)tuZJmahdt)
zS}mmSmqTby!2%UvLe4zzO)0<rR*1FGRngN3<mHr}vYv)o6|SYM=e-!;b8N4-GMF@i
zv<y2xR)3Y<zusHU5GwGdF!rzHBaY9R!CdU>0Y8&Nmu+S?Gl=#u01wk7(FytL5MVE&
zc%S6%jQwcemnV)+4?wSbep_?r4GI;2gi0C6?sLl>Wbnbn;|o~o?IP8ad`|!dq`KIA
z%$?@IyXjHA|1+3*XTE8K{Yp+%=cbI6Af^Hfv@Jbd6$`g!la<xXHdbw~BmSDI>xatN
z?Cp?tJb`oLxo{&wp+(HR+ddOfS03KAk&YW1{Y*=Gq@5eu-3HaXEn~_mg+DD@!%$Wq
z_b1hgl2EL_e?&{mwu>khZFpNlMv+mw14X4aTh~Y*&su-bm(jhHwL#`67<H1>5KL&*
zE_DUjm>TpTkeWDrK9|$yF6V!#<9Z<$q;<Cz=jZ>8rlO<UR#G$TydLOgPAsui%i|^a
zIU8pP=t3A_(X~Ks)(twcGTe9BGbuBazW?Ot9V8gWny^+&^^^CN^gSl11aP=lObL*p
zT8p6so&KKmZ|2}k&KNj8E;Bnl*;Ew)K?Q3-aEBa-Jv30(R-(<*vYVhV++^HT?s<6K
ziXZV(QL#gI!xz(we;SbYoRbHt<m|(#Oa;c{i+X7~-AjQ)H<~t6j523(ALjakCftQZ
zpYMNy9Mn&)-gHCi<|btP0(!Eb0SoINj@Id$Ok0tA$>8SLWlct2>}->`@TPk?xt@7!
zt&#jhx8Jir;*GvBcffZ6h6^C*?0ZLtCdkXi$d>&;fm^p&eqC$M{j~bVquWmK>v=<(
zGRpGEwX@?*^)BBRe~#FQ9@LU*dx^CwPxlGmA|iZfN#JE8B^E`?U%WVc_Tb#i_Wmab
z%2A4fwJ9mq3m|#75Sd9^q@v-z>`#|?Wnms)C&2h(Cw0%UF)pk=m%$XrWxJhb<%QRW
z8rWluIA@5Q8bG@bm@}OJ82~>&wQA&1Vzh2*+7Y3kc1=O_he`8)n_cbjjUS{RHd}*`
zDy`0Lna@_-TvBu@B<dpV3g?<%(NP|Jai-P&x)~YvmBba>bC(b$T_BlA3T}Uj%5~<)
z_z~2*ta*AaBx)|eKyv*BLD+c;ytdlWNmp}=HOk%t%d~L!U=H%VUK}$6vn%Q}t=+Ss
zXqwYS*C;qwOBXS+SpwRCk8(~N6B)~IxhU%`R1SW43@>*dZG`m#-%q@qR@7O8M(zuh
z!$^0^vmHgoH7ls+!uXDj7VU`*T&uSj%WsSoJn>tXOpJtTim7g>FRn}v6A7fFZh4bT
z1cO!m2lUbI6DYiCH1-b3d*?OVRWE=mO%?ut8WgHjik2oEe=Wolgrh5aVwMmTPfqTQ
z9`dAzs*Z~pi#3x)n(Bn7cZ;K$UQ1F<{H2+qP&%D>{0nubDJ}5aSFH}mNHqn9LFmqi
zP^zVyK%9z<fHXlh7qI=MwDyavCUGD+3E>_cGW;2#g0$amtS4bG4w4G4SoP9vh>B5D
zv$QO*DfkeN_er{*E?Op^$<4<nmM15Pxf3ELRCJWR%nXM-Eb2)p1YOr9J!m;Oq-|qq
zT<bdJDwF=H$SM~Vx#%GzU?fttRa_eZu4X0J;`-t1eS3911B4w6-jg_SP`I6@@o8}u
zd^ZhIvc8{aA98+!2RcoBcsExKJaEBFolA_O9c)M32|<xO7Na3Pr~z4W&Mve-K(gTY
zb;FkfAci_3Nkf~8E0Owd$7sSxDn0?JvgD-=q#1lLA{G850>o}j5Y=@i@^JvRItv*S
zq$0R&NS?ZGh93g^$FA{0u<_z`ctjSyDXzF}Tu_Q}F@aVKS5I<}7&>jkN@l<)sXWO%
zNx6!(A~>rN5B^Bs5Po1?sg$rf#95rqKY3I*OL@%RQ_@lx7!40Er@(Y@$;<M<Lq*3C
z#r&9U?s(g*Z8U{VD%$$7B$*?{yMoQrD`qRV`q&K!TW0=w-qc`-?scv0cbkWGLGjly
zD@Li{Yy_E>ozeVL_C54)XH||xtrhnuQtFYiQF382QNgyw#!!<}fQ!k(YOcHK^?kRK
z0PL6)0g*O51WKNkNrN^x5p~Z+sB>=)<grt@?<HbCpk5Gl`(mF4;BfNw$R2~oO~t40
z9TsBcyA%(9;sol$B*se)2<yPF0(tmX_Kf#!R`7M?7F=fpR_@9zkwuh6bf}cn<kVh0
zaC9YXVCgfFhospHQ}=9<3uvVazG5on7b|6=O$D;a*X}aS!f7rL;Kuml=Qn}Os8xyn
zYo}S=?+2Zv-Zg1N0r@%h`8ApXb_24%3E35!yei&t(0WB|9Y(};aC(rRxvQW)zrMat
zzP_{g%ZaNqwh#%W6S{;XBy@qW6JcPq=o4<@2W$WjSMt9pk^d`j`+v`WGyg}h_W#pA
z;aPjyye4}`z(~fy(EIoU03ht~ozVYB`;-UyQ<(#<@ZS#mU-6dzSJ{(|k^Mg!(PA_q
zw2@X<^1w5Mqog7%Sd4D-TPT|gT~<4^*pSh-5R~ELdEo#3z7hkh1Xsa6VC!25mp!6Z
zSXIp{9jZPxHJVnfYO_x|A3b)0eM7vTJ#gOuOirh{PO}euzfOR0_Rhra+&h<(+}y<o
z3$LSb_t0y&NGDWHTiR2w2D^sY@KNBYCk?dSYXz`Z^kUsea9&&-Th5MG+7W!;Mw7jb
z?{)~la+`UdJ602y^=tnS_RVnjvQ`?l5zcNQa4!VzLb&-n_at<|FMj=8pt@Hm38(K8
zUjV5uAi|@5$7lCeheOhtG|@_v{>`8x+QZS9th?OfPv$faTiTnRO~I0hvpIdVU2s1%
zH#RglwzOkK5;wLrlVs+BVLJRVHtIPM%(F&P{U9l6XMgGqlTK+&B#i5elSWc<_6-q=
zl#mX4J`(@~fS!4PA6f>49{@%)4|)H|!se>gHtJ;2F`ZNpJE-t*SbGenkzo=}{5}$K
z+PG|9*J^Il&Mf5?A8Y(pQcvr27lkMFNiQSRTJ;{&sYa4VG-|!>KAGCYPGCtB+8+SN
z-MxDA*51sPQ_pr~)Eg{Odp%?`RN*%G!SMZ|%^`3@Vunb2k{uFJq+0|da5h8gdtQdz
zbbe`KQiP-kiXmk~Oop5{|8$8dLQ^EC@b)2YL*9FW27h&NYC=>bDR4JKiiYSr{8S{W
z@RT9Sfh2XAYJwHS%W#+>(SfKn;Wv1#@S0${eKBjIuZTZ{@!*7k5%7e`;6wuv;DVCE
zhzh~c;iN~wf%1ryf->0ldtYNdHAE{K+!x|Q583WX?rB~gFBfOeRYGlpMxzO_Ke2ib
zW%otzUg889{6AWIRBc4qw9u$K7d)+QUU+G|TzXL+*GOe5vS>NJ*IdnY4Yx_YJKs02
zaF>4Gf9(1?0D60M_ocbeqCO&|fp#&@`0nD}<JslD_F^3Dsy&M?rd{kZLA!a+j`m(b
z{iyE~|0-}x3S8qY_=P)<_3lRcT;ghm7S7RlqJHN{4akQTOw}h0E`;&m@;bN^{Czfx
ziH5+IxsoTTOW3~X8)1paI+6w-_+HQX;=v>#DjP^#5Nu|~ooi3RBQzr<#LPha0BbBx
zu&|6Y9XJEEKN>V{1mJoYEY$OqJ{+%?hz^VQm^Q=bI4zf#!#pCvjSfz#WU6877hb$2
zJw-B=&k)(MrX}Nuln7TeJtoBuhxb1Az*6eDWrQN4I<#`!Y=pf~h}G5033(bZ91&l>
zF*LS$!lfXJiLahgPdO<-wvE>5@JSF({@N#_!fn=_T6aQ>I0;t9nOzfGUe@@V@lvHe
zL;j^KzJ!W(G+nGj)!NdM=hp-Ev5+l#6?O%{kn1RAC2sKdJm@|dL!iOs(k%rxblw#G
zx`(Uh##sJc-<E)#eC=Hlmz<8hzKTHIdI`1oh*0A^leE_o-j{JKT}xh`vLc#=)SRW_
zoHG~)71RGDjSP8on1r~3=!pV)0y6-o_6~+qCN@<vTt;yitr*>f8Jwry9)nLJEfJAU
zA%!gE==c=f5rJKMTzg_R+~i9I(Zxd1LPNrVLlW#`-O*QD2Q^77B^is#qKfKJde6+!
zmY&HJU7y!{#}L(}e*Z4utuoC+l!H^(_2vvM(TeK!Ko>kL2|{7}r}A=1I0+&_M{St-
z3SVS@&;BP%>xtML&FhmcFOVL<m);-Q=fNds)U^Zi7R?L9JzDI|B|L~t0^#<wQlj5E
zO>e&iBA9ds&UB2Gt6l+~H1tQw7n^t1Y%&%Zm<pJtV?h7!5M^gT()Nx9e<g;87M0R=
zFyZBkXm*LO-xIL#-%qR}G@1{4*}d<>v(&w<^`;X#>Bk+hY-qS)JQT?tju#uS6|*9C
zJ|Zq2wEa#$_d6=)4nh(XysY9m;}Q&Zubpov5I-?lUuzZ>P21|0Gqz>mve`ikBsjw<
zpxY*1t6`H&LzV#{n5i382x&y-Qs1NXaM~8euy(0{{M7Xv9sie9z6r}hNU4XaEad13
zEV%ht$%6Y&Ks-_oQUD1Rfr|c&0eh8F=0eh@;2-8kMeP+;f?V1=vyr~c3CmK5Zb9bs
zAsL1bU}m-6Qc9y<_)@4Brnq}e7ic7ev^@0yeRWPGY{LE|U`x}%Vf!P5iML?MdVYMf
zzy(El{c0^y_7udrn22%%O4<G_5IHDwcRl-L2G+EKk;K$&)9(6q#om9UEuS_=e?qnx
z;fm`q#z3uKTOgIjLf<iio6MnyaX2eU@{dymKDFB@E%0MU?s|6(D_0+a-aVdF4eybz
z`@XRK_aaK?zot{7%?C(L8alF!HAbXce~cN8;6Z7Js6YwHaH*K-y+Sc2K`g0u8BpBl
z(0Mrjx0|Q;8Y8JQbfJLSNJ}HiN^^HH`H>~@<%;nQ=H%M>^2O!>9$(&)9%R%`{b02H
zk~t`)J?QRR?vGL~;9gb^Ka0=^)4}Ox(|JA(yS)f3<7m;`QVDSpE5k15`K6<GHM|^i
zK!C1w^_&C^{!^1PCM6Qz(9|hy$*1zt#=rLy;HFTy-JqS){olATz+{?7;ECI_6CI2&
zZ+lSQxNm=U0eFo*!#4>p2?b3W=k7wwPg*)gNQ3J*e@1z3WVXZr{vJ=4KEmF~guE$_
z_0t4Qgpb94oTYAY`>4`N!YF~d4?`+39w@0K4lS%Tj+l-5^Xt4%TS|9znv$PNV?dM*
z(K}E^j|3sSG-mWvDi!^88X`p;g40KjF57-K+;Sti3G*;#uJRBJyhAqQOS};{q@(e;
z>{?B1Ep%s{h8!J>qrv|rGP!qdq@J-`b+kNNn_tU7wQ%?atL@F?dRbL=Ouw8Y#^q0|
zo(~f1BW@_SX`cPd@u;Tb^)`4ssWvU9THBfnYA91beKaL7jQ^<csM>U<cNOb;k0Su0
zgoQaUR6eJu4bng_4nI`R?p<EP|JspP5eSb9yeY20W$do8SJWJ{Z>)C_JLUK4uK}^W
zRuS=6rvXSpp)Pl9DdQ&3VCIjBBd-?*C0)dgGl-<Es7$(KS<GsI3gfFX3X97)8C#+S
zyR@nrqgTOe;^><TwKLZE`uw|@+8Nvd(Jt$p)Sn0uCVLW(-Zk$pq>HkPajd4Aez<p?
z@GXNK{ZP%DtTP@~<deu*VBa5Est%pk`HH5*P9?j8ownDdj73!(9Y3L1VKuQ}P-<-&
zhi_lPry$>5KKD@5K7o5pxw;JP^UQ{iwR5J@A~xG})|vt-`%d?O&q@mMBMyu8(X?7$
z*P9!j$H-yS`TF@UI3_!~&S)Tm7Z(RDaHP09B}U$02nZX4Xl8D*sH_ZC%s5wT7^6gZ
zUs=*nrUC*RX$ly*@deh>8ma}nAEo}<;|ZNPAu#qqUsB$l?f6C_@@c5!L$9x8PoD|f
zN}8%RNjbAYKwsD&UG2K+#PMXwjA}^@Jv|kb-D|4~2tw&Dy(#)3?_elBjw&>_&Z@=v
zll&7|nYL@l(9JswByj`q_X%-yK!p5OD4?poNmBH&g4E9Uv`yG6?U(GgEo)NW7ci~S
zqUIuC9YX4cFQlHYT%C@iP2e7|w1PSu-WML(ov&;Q5$PU3EsYunvc?a$UWn3k_uX`Y
zAg*QBJLF&PQw-El>-ljXgz5m|0GlvFM&%-iB8L?GfCQE_lT+lAqV4Ih30Xz9IN!JZ
zCy>d~YCSbSVHq>C(_<BJ%wv)Uih_zCrJh{4?)=+0xc-Ju<8J9I`x&CV92foN`uWT<
zr#(I6ELJ}B@$s`IX%)nnlpJnfNy4OpRA7`c7Q(T<Zq>D%C!x)GRsOom?Q_mfiD)A6
zncUuon$axVz#>xIFi4oKdqV*-+sMDja9nB4Ns~%MVKPOfvj_TLI`*C4pEX5gfTF02
zjQ`x@H^j)%i$tYG1w-;)4r8rhRLED10E(+v9^d|;0=Lor$nMUwa#}DoHOFT$`DGoy
z`VVSqZYxeGU$dO7nTqKtj`(z<=?^DDhW^r~<Tl10n`TcZ&2YL(7>JoP#Y5DoEaW7l
zdMB=$#L_S_iNJ}HcM9>R!EBcOiRPcg3O+g@gmB*;cetGqDE1bv4Cx00SvAbYrpNQ(
z%9bIXCAU01Fa9V}($z~%WSjDW;u-l$w3AR4Ge$%sA77>zz9H|1Q`I~dEH*q&zn{AT
zBXMVknF?4uxevClvNf|ERJB!)Fxa${s~xQ<Nh_!fswK9$s0@9MX&I0zrH7gNBJ4F9
zY_M|inZ+Y~Z!o~Obxj#tNR&ER#qucU5KT<ZJI1X5o;R+)<DAXH3JJ=QjZg0%)TQKp
z^jjc)Jq&bpW8@7*zFlCZ;0N3(YcRVE)ukgB<`_tFM!C~AENgIJ0eUeh<6@czNn#_D
z9fL)sN=Qa9sh&`{ch*&g>?3HwhlW>;$zrK1T0FzfX$Vl?T7wn$g^~P-??tow7Evw0
z<%S6EJ%J#WUsr)n#Wd{S`Vj9=j-wVy3`0o!?0o%tYAyjfLF=aTE%Z{szM`a|j`k~t
z8gCdHTN8g5=p@NU`>@yGI$gZNmcI<sPFPr3e9xD<jLMX!p&WG196t+~z#?x<=SQo>
zUR8_sdYaV_1X^Bm4=2<AHmOFrV9m2jH@VaaOT{vpWV!2Y2ZUs23S8CPWM^4yK8l`x
z9tEFwtQE&-Oe>I+t;);eSHxCDr&b-7NYQ!u`Q5%$h=u1Yke^))Qd1N&Hh@u6;<dvJ
z(n#tB&CnRS8o2diTWoj4QWO>Fow75=u2aGY3nVC#W-5waHW{5Gn%4Dd=AtwFik<Z3
zx}FR<D66;K-oZqeBY!U4FUQ+8JOM$8I;=#P8iUIPDba(jJZ4#T#_$Zg5@Lr}z02#E
z1WnHSjavBDdq|C^1mE(5Gtcaky>R~?nD7bkA>F=fpifv7UcM+1M~L-{qW|%En|7_m
zGk9FEMU)${^?sYS%s*}+!*j7@-Slt@reR{;C9?B{sN28)n#&bM$G&zxkK`VJ=A5aT
zzdq;;bflV9AabiVVj;Vx9PVU=u*u1U=K>V!!e4PM=qmWsZqtL)y1X}6+k3fO+Vgc?
zMbjfUi4%bv7S%Cu#2paR=WzB1>!q(FZxvLmVI3)omX<LEO{&I-zBTmoO;pXwCRRYR
zcvM2z>IeAx+vTkTprUDT-B2B=!wc0kgL}r>5gj2|EjlN^Yg6e`+)GO#DO5KQh4_8I
zdM*fRmY8{nRKQH6rJhx7Y*^v4!nDc+<6I^RPjbootET#IF?zmQk!}ozi5RO@Z+Je4
zSp#H&bV5B>FG21!nKzi#C!(I|q>io!Jo1_JRLM-h{GHD}{0u#7o8=Y!u(CKm6krrW
zpx+@Np<EfQ$quQRgPKr8DC*{~DJ43~@;2)#BMoy8HF(T9>jjS$wu9GPy)-_jtKDpc
z5Z7Z+7s3j-p;wpNb&1HYNyK#YZcd1}6s(54e~>-%0&G8*N`|qgf@IJKu&YTK>_$ql
zF>><fZor$IEBZ|3Q!zn1ex)H$o2x7ivURngWw~jQ0p2v~61c8p-m?y{PmIRX{BC~x
z*@SMX@#f@r|M4&2Nnz<P)Jzon&V9cJ`_%gwG>aZ>`_Qv}&s_z2W5eE|MEWTw2G>6C
zZ~EJ2M$>W_EIzmUXtaV+xp_r_wv1LoJ!1hUC8aLOZkyTRZJz@a{2(XuYpHwt=>-PU
zs<-Q97S(B;Pq&kyFaRRNvqihYek!JBjlYHI<X^MQ#L)>3!(|n5)C3gzOuw$GKy}+W
zUt<jR`_0B>Q5F)JILWE}!+It>q`EGiN!1YABunnh-g(!eoajN>uj!8M=zt9ibMl$O
z$-WG@Au7Aw`c!&ugwzO{Px}XI&u;Vj+4O>W>l#0M@%iw7PD-SBEH`##Y%ocEaR&lt
zyjQ?lP)14@s*QMTglo~r@Dh$}DUuvL+^htzNi8alh?!(&)U9HxX3|Q^oT#1YiKB!Z
z-!xN3LFVS}CgZG!&lZ!kzTp;mEsEoh@6+Sy?(d(OF&;VY4WpT_cU(OlkEipJS-xNA
z2rV}pcqjC!dli`1pFmP8hO9o-q!MW%;c8kEg)n6;p_Ljbq!BYp#zNwT5D6ADE?83x
z`O_^3K&*v}E2gzYU}?0;`uZDr*V?!FFFS?^`?Xyc-@8njFQR@VQ2X!O(_KHS^GF^x
zI^3X8z(=lkq0vAWon=MSz<X3mBN*RW0^FxniPSTSRq}4^=bX+T)(fGr-W=-)(4SLl
zC{u^B%tH#=6;m=~!suM!!Mn0VvYI>AHtv5+rpNkl;=od)`TCa14X^pLbj79@;+1{h
z^`7M4r@Q83u8NNA2f&RMovL+!T*m|lrRT@5vNQX;t=R#Jc3M^v3c6;(h$^@wSR;rN
zshzk!qWe1qat4v4Omd0wn3|g31!LZ5X*VofKdOdU9#2tRv*Ef-+pk*x6jSwzzo{kV
zXvWs)tK%q4HQLQkhqa-H`+!&+hqYtEq{&v>nv(F)VFrP?jiwnX;nefj-XmAO-|g==
zF0pOgzgg&X7A8-k%G6db<OvXmkdGYvRpdsLPRpH%ROj(>ampxo<ZYbnuk4S{yb&hI
zh}F``qXczgUx+rCMTLKj12Yv$E*4=boIjy`Wg(OL#nY#r)RDy^gKtT1c(VngK(E+G
zyj>&-JzoKxn(xpVQI?muOLLVc)llXMbqmm#ymE$6d0J(<T$z*|T+2tSY7}}ic*J_p
zZOegGD*J$-C}3wt_5#{=*^2z#YPyR`Ge_pLt`B^zU+I0Ax#YVxtS-QscxrjPzur&T
zdN0y%3>rATiv5YQhk-Pj+EnXoAWIioO*}Eq2>$^s)vIDGid@ey!=AMVeX92gLh%AZ
zAQpg&jcp+PU%<BgvXu(E^2Mz)RNm6{3&<Ad%Q@|;h863(+D53$q)i}kLn;)*^ZOX{
z6dO-A7vd*#?UT|sv7X6m$T}&?_{i_@W|~=Yd8yt!x41V!ch$dobOhZZs(<MhR5g_|
zw5#-wv`C=R!zc8SRaW441$8Pr8pB3z`|S+tXsAXCJ>VT;knh89;cD(0>*TOae;2hK
zm6%gf8oq~cdQ7m;yh7_<1U^9uv2?7>gK6k`2hz+oO)N@jq{1{n*X;(aUTb$|$4wZW
z=3ED7p13Pps=G#5N4XskHs~}zzA6r8TX7|4MK?E8)`>1qli?nyVAj7Aj+X9?)N1qA
zSliJnpfw`6Iy?0`sy<bW&ApT4!_v%j;aQwtt{|w~K2I;sf_jcEev@_LXymHWAgK%?
zO%%sBYN$-5GkagNl$A3xG;n1@=qX8J67XXq)-`fc{N}=2a@z}S%KZJF@pd;v|D~(r
z^&{yc2-lnG`M<Dm<+~~1WXN?C+~pV67Czo2UQWuXi>E5Z*)*3wDy6E-b(n)LTHfg;
zA>|@6Ft60ewo3}NmSrm3kU|Pezc)4`tcU~p1#G2!E_>zk6PKO{GgOLNJCPYt>90%3
z_wL4@P$9X|?J0|GjAnkV#505PqUa>Bf`W_)iIhb)<Bao>Z^b>73+0nitD`P6eN}zk
z9@<H!ppdUbkm?4#3!v`oT#$COh>NIF+>RGr16=+n>xAVe4qZB^Gp@8rv71|1%{$E*
z`op+!m`3%9s4J&W6O^ZzWAnn{*$W>oB+?a(Y>6<hL>9ab*@fEODZg8b(3jug@qLS{
zESHX^ELc=nRNNz~L=+Yj{B3+m-c7iFley93>%zF~Gw4q`mAeT-a`ZDQ{EU1*B*ep&
z5G^!07cH$9G~~4D@Oqp&!0`M2I)GDiaH(d{Er{4oh`h_;OS@leKG&=fR>)P>%+XU#
z9z?j}`v(bmgm!U{Ln*H5gGOM0I;DoUVik4EhMF@IJR$Z+39K>1J6p1@D^yFkJ~FEU
z1?k~to_BP-{$Qut6Pp9JelniXounIxlOq-JQ!(<mja6h!-E(51r(3VqNcU{USUR#~
zvaYjgdHFkux5@?evVT|Kqb)JP=(r%TW@U5TRCfYFI^}CHw_D+Q3VON>@IKx5j6ji*
zte&QGc<$3XEpEks;FzGWki?i|3W8o+^(3mu>ioOOaS5`xq^F|lOo2yFiWengR75}|
zhFg|m<B<Asaob%ds^B7t+VbiMnjPOYJwm_#qqqyCp|jqMDV~5%KjHG6nUbuN9wWFm
zr>1by%~5$wTAQP)I!_}b&4XQtt3$`X5D#bJ`UC)v(l=ArZ>uAe;?4bUZ=SS?A)CzA
zDyC(oOXX6qcWer8^j<UBosJ`$cbH>`s@}&b&d((f6#_uU5xxXh{!LbwB%;y$xG)hr
zn$GynAM~1v>D?(IKK^TE(rbN!h6m5p%<{M_J}GhOO>DbeHOl4r{9t$zxvQ!<zs0=N
zyV<`LaQ*uJp)&p0FE+pZE5eXvM(?Ewzw~_?4vID2fL6@LyQ8M38zSt~vg&}^`&6jY
zzhjEq2{QXucZgOL$YXb)QqKscx|uX+RBcvalzD#sRy73E0Ojnf%~igc=WQ?c$^Mon
zFzvEEio3Yz$+GB)2<o=-(2Az)<kC|bxvs(=6kK!Kx}@1mp;WKEsW%DAQ7>^7ZhQIC
zs8N%9BzVP1y2shOV+&~7S{MKf;5z|FTWLU9F@b5Sh5!TTK4IrBAQTg+iG*czfYLAy
zOTBnF*xo{8IbQP?y23O}#N^K<f1zS`XGjdAiIF5&LXIv1nUmUx;Z;J5YMPi4gF#XO
z##(O&*N8RdVz)eW<aqjB*c4gEY+T{05V9<71CW#Ag_yiP8tloqc}g5REsH=2Mf13#
zqoINV`T^CFnYU_e7p16r+*jINAF}=D6}%lG>n+1rQ)p`)r$(@ea~oYSq?Ck4WpP4e
zBixy#Y}b?iK5h+TqM?kZu83|=>??n(@k!ItPxU8-vP0i(9YctyERB~zOp`~dt&Nh(
z1W!eG_-eX{uFuF<r`yMGa>Ny^B=Jby5XH<8rFVd|oQoYZUD6ZQH4E1E>)|8!y=&V$
zJh(?a1niKqXTtSWVs=kSf)C(Uub%B!B<=g?7$HF>3Li1bfU<1Z{KvL)JYHzlyE-=a
z@ugbtz1hXjV_}YkDRA}99G0;3A?O-2PM1f<kNEpfHlCwQ0d)sh9FFyQQ6TRR>B{br
z_nqnn&3t(;l-4=3+?PNg*=gcZ=HEh`7~6P`@|R_VE%898n<KMZ{RIw6EEZnfNM|nN
zoh--T!W7RSf>v?DiHaDiq{#!LV}P2?SfcrrG93IFwz)grOFOhPRXGQoJzd!9fsNr;
z>%2Ld5gEX?Y0^ii$c!sO2`%U%!M7JGNQH(!yEoD;-uMZr)DZiQkwVO!3aP^oV$*Xo
z5a8BmdG!$BBhP?skZ5lsg;!URwg7O|fGz95OM<n3^oG&iB*rZ)E^GmMe~*RE4p)%g
zv_8U)i}c~a0Jzm^A2lM=_y&Xg|Lnx!2b7F;i${ym41SwVse}6TqiENCIbUz2B&;<@
z*>+Osmt%xddQ@Z5hEpL*CWGsdSZPMW8Q&tU5TjNOFr`#77sDuniHJfbB_Syu5Mu;Z
zuSFge9$9)=2>Z6lCnTXZWL1*Wlou?%l3<5hpbV%qRu&g0-k7~3H33i`Gat|d;*)Cp
z7*mgOjE~K*4MZab<qG>?uZrh*GRf9ue5C7HQIfBkoj-d9^-zwESJb3_vWV5qQch6X
zUwrmPM0foCZ>Hw|s@40yJE;FTt?)k%>c)5P&*$&&Z_mH?=N}++@IQZYRiOS$D<H%F
zDs%sz5@b3#LrW!R8#-D1e-lr1q85%$&iD*$98CW{t({FA=|rs!oK1vHjO>g}=%h_-
z&795gSy&kVBQtWXz3#Xvp6ZiV*QceWL_qLrQaFInVxrbQ>FPnPwmPr^L?Xy&M64jB
zNZZ-#J2Nf)2Lc|SLhB|XH(haFo$-<OG}kLZor6xDKzQGsfLT?Vz?%Sus+c-?Rh=d}
zG2|(PrA5B*P8%f?CEFk^6$A}hDySqW<OL*c1634RTS6CI$9~$`06P_x(7hi9vxc%Q
z#MlbzhMfxg$fE!<d~c_7pdS)6Dw_`2t>vx|KJk9Qs5e+4yWcbfHk%?HW{|xaKJ+Sp
z-M|1SEN1}1{KWhrTRIpITC2V}9^2L7L4`g#uvJk#orZ>+ZLP?iKt-J)WC^qbIg>ib
zIEGZJWx(zngBXZzm^pONXt;)y4GQ0XCOGq{vhP<?fOAT1;tkN2QiiucN2vQ%9rF)R
zbV_I$f4zJtwmiCJejrseOK#t=K2#rjpK|J6SjhzE1vG~&Js>WXF_P~Dhw}=uB4D6F
zoEkE+_zSHtlECp9v@&y$AZ#mh)6zO>CX<@G^M2$9XSI5@y{<Wc1~yQ0Jo?bQSf9%b
zfv7tmUQtQ$3_3{!dc6!1zP5fF;C|bXeaSoq;a|Zy4*Pk`YwQ(E8Cm~A%_O8d%=vtC
z!4Lv6d_gQnLH;xnvV1u$M?mbQ)a*a?8w?NVMcCy~yoMp*5W^c_u=(SMc(A5~e~i&t
z6421~(LDfuVTc&bH-N<1S)tbl1RRB;_flWr!TQLEIBLX+5d^>vuw;&en;3ur?U`ZM
z?2iIblHpef_`?5<&Hn+X7>M^y*3$247KUjv=9yn6aAGMz%Xf%nKXBg17{-%0;s}5!
z^^_O~^mLbD^#c8H&@4bEToV#2MIj+JNh+ZRl1h*@hp`ZmkfI8X%twLb35io05(*c}
z_t^vZma6R2C`P>oWQb?|dqAN@-jd0g01O3;{M?edCTguP1S_dKp(J<6y)NV`zyN3z
zArOwmK|?-Gt`WjNrXXZKjWm+{94{mk5{L>2Qv#IAgjtrby#<CS00$xipF(|20E%E8
z7>?vliyaDv=vhvXAN(53rT_~NSrU8^{U@jalqdT^1u|VqO5&cl5XeHnI~ns0T=o-N
zVlTKcs5g*2pWFjPL`gzeE?hni-iLCDTs-v!A%o&TP_a?z0n)Gm)~E!^>Z~lhIT<|A
zdu2#OAVgbf8!4D2JlHomd?Scw=nn)V)C956R(^?yaYePq8A`HmswJp{qF^3bED*W?
zhgF5S0^IC45Md+X1UyH?Kr*Im0#33*EFpiyHFh78GG#W|iTVM>x;Vf~q9;co1`dj}
zKD>(H0Vw7<Ie!BSG7uzqV#XT<I*N`!xz@)j@Rz~Fzl~fvR5mM3d-kzNw_~Vy%3AaE
zxRlYj$=1o?cZufQWV<-M<l8E_%ZKCVr$$dyG`Yir<MYGO-&BaJNeVsrr2|YHv4c#a
zx<SkWv{mqW=HRydMauaX0q6<lWk#n%#^)NBnqfT%sUT4!*{XJxG>jEXQ4mC*@E*))
zfoqLFnnDli`P2^zk3BImH3Trh88?2IxIy?w<jn$}<-nNC7XDB|_&ya6{mx@UW~tDQ
z0i>Q5C`tXEbd}}j4S432b%ruT`3N7si9I#N(}*vAJmElL^{fDz$UQCK-%%mvYANpG
zd#zQ~LHGV8F95~8nR>IURpUj6!|(g!o*mkF+@9^VwQ)oJ7VoB>Ixd;^J%3OdfcWkz
zw-Ld3mu7R9=1Adib*AWUQ&ni0o8SBmwqY}9cSDu=@Sjm%itIEWRLw2(o0Jj}+13Ga
zWLr0vXvIn*HLGu;P{5euY>&tOwME&rE(7F5v~GU*%MP(U8;iGQ`ex3mBH;~%M3FgE
zEI48VD?vH<I86iO{Is5|0d+vm*>(bTpwpAClC>KG>G<_|fC9<yV?Y9$KSF~<pKire
zAh2vSmVv-<pO|fct`R<lvJR&!rvz{0$^(m+tAZX7F^c)8jbQ_5JKQv)xN3#PJ|b7K
z-$SM~9yl&}xZRnn<kX!;W%==46h-fiP5J2KmeIX~cThG_be!X3-g|7AOgpO(AYl++
z%-~)ajkw4gu2y*pfeedx#Bu}kf6U+x@i!2_xS7RhB%kNlq?}*86iGP=c=urGlDD^G
zolrElW3f_p(-`|m8NQi7w*GafaM#S#**TAuo`+Cv#nVx~TBizJ^mSs(Ug7dbA@IF!
znb26f6jP&Qb^b$1!{#<9-wi+wQ6}Z3MWYz-_qqkQK^)}usuY&d8Hfl+`SZGxr9xM3
zwzd)>XDNV|WMzPhrno;mffW<Ypz?T;C3m~pye0y9F+!0OheVoFG97zaIa)DEd{~@B
zH8V5@35|@d_xlG-hm+fJpYRMJmYvN_O|2~GdIG0EVaZl!Gd3W<bkE$)rPJ*Dek7fU
zVd?5Cp&%;q2OO+#30KO2S6d2tccC_&r_r)YhtpwbE7kRyfvtSg$mS}YZY{xP%gwt;
zXB;|L<}DbQ@4C&Kga_8^@LI8hsCk$-z_rDsYwshR<?S5ilSWCSbL%f2)MD)H5mPUR
z?&kFa%qB0d=@jZ`OXFlZ&ce6rxvDju-E-`{?WcPykWVX+&cCM@XdC8<8I>HhBEzn5
z@+lz=XfUk!5vKu(YsBuvboN7Mr{cSvhgrAb`Y@%7tYbnSl`w29V@~9Pv$-VaG{qyy
zd*g%1W_17ZXoQq=V^7_7v>UD5Thp3>4vkMg$5bp`F{afi3FRhWATweV;igTqMs2^=
zhJCX{=l1ln>f$r%;vkTL$7E{m8YB*{g=U3jr6K&2@(bA)vzO`b_|oh`&*(AI7#D?~
zdY4}E==V8Ej+R{7@-*ib3Nh2}-WBJTD0WMT^Mg4M%{28zb7hNF7B55o?RDb^`i-9H
z#4#$q>9|D>cAYB+#b`>Tb_J$t<sB32W1A%C9}})==mH<_ECS0d_zbK<F=z&Pbt<kX
z&~yuCN_hcNqnV0bR-vah0wesT*vjHxLIoOydD4&d%u?<R0UxZ&nFaRc4T;Z)(j_wa
zuF_W9%?lHmPFPUx_iM%8ja-XFkCg+VPgdiK{G>}vxmk9pj-VQk_}N0cXZN+a7a0d|
zA6iB~pQ5UBtxeR0Cu?%m>2<1sC&M1?nyfE(79AF7iaeSd_&%ZSV8&?x#F#0**358S
z7KV13oBgVYGZmzy#kG@(??Dx$`6^PJ5?ZB;wbmNaLNyuA&?Dw>usi@E#`3J{YNimE
zChB0KS;!QO3M7#)pXk-1kvPCI#gaKVbq`j?2AQC`a#DqzUrm<tkGZ#;O5?l3E;K5f
zV>VCstdD|UYoyiEUmt6nA*bSxh^~+I>W`B1CG}@1j(9oKtu^D3mKR{^H*vxXR=Spy
zDyR&c21{*ay7|wqia5_je=xN|oK<X)2HJe7Nmev0TD1r_BX(CvRkWfmVXpQP;XJa<
z*^U;tW0e^a0kPxCO*w0d^GYvphxh8SbGmxE!Jhqw+x66swVaj+fKA0|#r6WDQJr-v
zZHjuAghtM+onm8{{AtigD<|$7&Lp|G7A~UEoOvx+bRZFC>%3Q3+=!(dqU~yuzXuAq
zAaXfz@M<O?_ypOI{^L;o*rctKr!O<MbbnxK%{2C}-dTiQv(T>SvT?&4kSC+=-OqIm
zj~1~`Tc?<Xqx_WYLr?rXo6tdgOMuiVO|xMK`t=&ujh%*u4(Ur}Tf8-GJGaWAs#Dgr
z>(rdZ;Ly<;&|TrYf!3bs%ufHDFcI^y3LUH~5U8MM<=BDLJ4+>=cvF+f=k_hz_hJTn
zhQcG}ne81d4rbCXCLCP`twRa=<fh2+u?0Tw5wBrjGr(u3kL3CsPJIVj9Q$Hq&FU=-
zPpbELoBa@eXyi<+u3;>`>{-idxJnBJR$qxPWn7p9+evUK*0|`_=;+pb*LQAP=1lWm
zaOlNq43I+3{|jhZHn(Zzs#Ov4BFp#udTR-MnJk}$!@23NO=E6WLCoIbwHzM$yz-2U
zem-X%KKC3h-?{U#>OPNj_TS&jUgI8ewXSB}R0UU^ZQ|T?4O`WP7;lEQG}+T_6g<Nm
z)tBet-VLG;bv_93p5?-Mx_^;}ma_Sx3z58F*S+PUUqFYuHz~p_((Nqo47wbLjmCxU
zx{g{gaPM4k>F(}6J4dNi*$7S3`z$<?onsKHAdSI#F-ZPdeKbt}W19S@hieBK4WQ^1
zr|v~~zFEE)>rfQ7%GImGHngCL=vir~tYzcgHNEe?@}Bqb7_AN0?oG?V5Aggcnm?K!
z!R~QM)yC6cv}=!tZfehcbYvuI=WU<a)p7RTwwF?O6DL0$jSPxyO2_QQc^d{z?{swJ
z71rOD{k3b&sq6IBjb{c2a`r|p-@TwamLFkO(5gzbCjLADMGuWSCzTc^PByu&YTf(8
z`QAb>6@wP?QUvkCT0>?v>bOX4@paj5IPdW}>;UMAI&FCvfCrkZldCQ@j(3`O#?B0F
zH7~N4FEA!k!uHqK9$w5y(Un_AEiU$#h?%0lJ@ub8lKuu|<i`;n>DyCdn;VRw-7)%U
z*ux8R)1^CA`H-ga{J8yL=?io_03^JhB6Oj4YfI(`EC8g(f4uI@)2*q!(8NL7B_%=G
z;fL8Q#^ver*LHE=e(9$|zV7ys?CiTie(?-PG`D%~GwcbnDnUoe+dVUUJ}ZeF2ooeG
z7tVi}_14UK*0mN=q)uZ_sw7&srep{5j|H+N2CQDRE>P(zNd?HEihlh7vEctH>^y^-
zP_Q;klU}8HDTX4w1ki-g)kJ9uf^<*_NHu^o>Ag2WAc`2O)X)T^i3Bjz1Q4ZPdI`OT
zjsf=W&i>dt-_Cyj&(HJBoO#Zi_jD-4vmLq=7rX}<6cz01NCiws%?b~M1Ov0>yf=Be
z?griti^%sa!uEp^@`3ssfteAVLahGd0LOwDsR+jm@)qA~Z=WX^JwH4?m#h5r-q)CH
zh=xq0*S3kdajeU<`KWroq_yzL0gCEaijwE5FtN?8pfokLB~-e|T(NJ0yHM)o^>-qD
z(9kz5>`%Pda|C`x*G)-SoJ@{#uZ~<itl}sVX_c1V3YoC{4U$(7)qh!e)cE2?V%rUt
zsh!7vwaWuPh6DY1jQyJ?AViJQ0fwU_t<?x98vL0nsh0mf!S&RMOk)&Lkf{WUInJ?A
z$<KZhTcsB*Q!RGbT@TAYVs^~9%<xj$&&uidD6xXk6?WJT>dZ;mlo;yYxsf+<>sw0_
zK*9*Z@7lmAso}HF&aU2-=PXbQMY(|T1Ekj?84g92mz_28qu<_YNIfi2ZbdRFLEgmX
zWSC@4$${E0pO%XrrZr#%dt$1&U|2qElF^7KrE3ICGx~atio)qgVtj<)-gLrHs`7`t
z+MADvkf-dP$>$@#(=lZ1&zOYfYT#j_GW;?I#a7#Q<dR-_Y({*{j7&$CWRe~Yts1qv
zM7~}K3l!gE+?4&IJt28*5%(y{Doy|@JS%rP@+9gfu)D`u+0QH?h3(vkTz|;qLp-JU
z7n)X3u<&;+dg$JxvR84;Eu<(eTFP^-UoJv#3NNDoUo06<G8JsbQf4@)24CGI6bZY%
zrD$5rs1gxE<Q!7aM_>)eoCH!!-0zB`aM30dvFmh4XxD{)ns9RafODP$WSs0DVa;Az
zPd8|d`W){Cb-%vb|252vj6CkzsyH-HT&QTB@(&0?hk}ZMjT`M2mn=IseJq@_I|=eu
zB&p9dl1B85-LUabfsu`I-<dnYudHp%bRuWfdF7PVTn9PUMjMICI|zQ!USNvzM;@~?
z@2}|loBP%7vu%OIney>nuJK`BH<mf$_r9jXB0d^t-z-eWf$p+g3sf7P7z?0=Mu37P
z%9w`m18-iBnzK?5P{Nk=2VI<zWx2UmqhBi5!M($|h$-cxXPzO6!-;#yYgv_mD+>WZ
zyfxO5=g-Z-`qu3@V&4Ypg;Mc)S=Z-~ICd0~%H*PQp4sbi3Q&GVh@DvN>%m*E-bS@L
zIYgG0cw@Xu+n1mVYcItPD``0rhlwJCoGYvPZnD+r2qdto_`MVgnO&h_ZTy+Aedthw
z#yB2@X8BwOqJlnoWq6QEdlJu#qlsD1lSN@ts9Fh?`Pb~lYD->b*pO4ZGtx?sJX9Qq
zu%<$QquCN)2}<TrW2{M@w>5VYFx)i*N$>{Jc5LI1kiaoBVT_2SRf<g3b{|)I-2;(^
z8#D04z6l`}M29)!#C?D&-JCz$vEZaag7qNR96WL5#0H;9`d!=QR{LNsSEfzX|9Gcy
z^#e$s+qBO8F4C_|sU+c?2R+{l>E=XPtXOrxd93K>EDCl{dfBRI`^7=LB1u#CGvTzi
z8wxk~nJf?0CKSX;7^D4<M)EC)`Rtv2LnksnPRt)1KqeW}O-Den?mW*9zRO3@;$Tko
zY=82=8WVVYexxf4)`GvzNCbcH?#p7MzO^PN#Ih=AswrJACg1eVJ}LFDvll=LmSbu$
zNq~h@H=aq8wOo^MxN(gAqFO#SOmqnd27i1v?n@YW)|_SiTpz#j8q{VnozbWj(^a8r
zZDqGA@(fY_j^J_jEyw^PJNNF&93!QVJ0So>V8~TMMFkE|gen26ahsk7v+wYp##Q(h
zqTQL}SsAJ4o^BO$SYVIT>^Nc(xf9#4Z-_~Lzu?*wLRz1}FXiTMXHPM5g|6AuaEQIk
zipY-c8-dp%gdbUXW4|<&;f`_>Jul$q#)Pg#H*=G#V8vEkSijX2;NfJnf$Jx=M)NVu
z`NHYIFl#-zK$oI@s}Hn-Te3qNsOQ#RrfHr#+zRy)0>91b4Vp28Kvikrp}mi}J*Oh4
zm!n0?(?f%Oh`$ds^0wC9q0tX_Sel!;eb?`fC`Eip{j>#0*yC3^e`OEw9FHd55+F%L
zRxka$JUwF$IdY8PAx+SRh`C>$t`m55QUp&&8g(v;VZMge59U<|U;S>Po9)_;m3S*(
z;H&G4s6r?DSXrh$AZ(A$ph=qbR*anSiDy0Z%a=w~=#<gNe*}rUudFqptHQ-OPo8Mu
z>IjFVHndM_&e*4*LM<_bQfi>4jM}STu*b)n^)In2R=oAA`m-p~xk`rGRdU_H=k;K0
z_eNfg=nI70a~yN0)Cd=#jR{Tv@`0i)nzu$&XLCwg?}!?NB9K=omgb*lfNbo1V&{ij
z(V$@R;>oN5(?-+bALdV#A=?1XndF4YG+kAEkz#1@$>Or6lge4Jxa0~$nzOWQHm-WY
zhH%mar)3WA?6jC+db3Tv8W0lc9Uq-DVvKh&d2U>8+#ex1xQB1yy*22GBo?^T79=Qn
z#MBktUhds+`Fj4>r0r>Q%o4d7({b`W&lvonZzZQkL*s1eXn6N|uByKp2lem0z7B9Y
zmNRyN5|gG*hs)f`%bg{<4vFP)<H<mIkqpkVA9nHcTM%0POB#68>ePQR%i#Yo%YPTY
z^78-ozK}cr!}@|De>>Z$N4n}y$+7m#?LIvfp|uZreVxu&a+^N7A+I4!xifJnK*TW1
zC>}rN-sZ*A9`5~FJ8`7fvBeiNckyF^gRRpjOuR&kw$nK*Q$IEJIF=*UI9JFzyzEKu
zwj?y8l$Gw3J(4?}-k<|=UA=(biXX7F{<_iwsLPatxS0gnV(c2;Qchl-yf57Cx-5@L
z=3c2GOGi2Y2N{O_lRRO20_d2u`SjAEqP9tdvU01^2BTPAUeeHLmukwmC?2ocu3diA
zrS^T3dOCj0QTe$#Pa(ydsV=J$YKlqz7K1sMwyJvx9wwZUPz{@p|5?tfb@L?6$y^{e
zLr-6?*4p>x(Efc1wxVzt1~B{nWh>+-pTeU3LvUm~n8uH@<Rir<tXg0U-t5Iu=`Hg~
zQS*vY&7eeVZpe<r2}rWu%Vw_DFIi<pOqlNO-J7|(nM+S#xSJAVtAV`>mMi4&XY8al
zr1+q1s9Cx}JDiLicuY8$CMh@Cv~BSHOm>LeS+12fpah+_!Nknd*QlHZk8e5(5-E*o
zxWG<>@D)*_vqQv4Cf#|=2ilL8^#>Pd6-=1T61CG-ZlUP0ZnA25lIc*!U(w+@_IH+d
zjYQ4(E#A2xLL8XEV(Gyn$`@7j+YyoT#BYjUZ}2h2V5JAd54r=IwF{<qau5s<ca4j;
z;ToAK4C(GHe<p6-11#c$@(&=-ZXR-{A`lI+tWK@7GyHL1EOx_i&&s{s*%)YJ8cFlA
z6`AKDd$<gF69c1P65%t$Ar|i_!d%8XY3CSIpzOans_xxips(OAx-Qo=Bg*r}le5S?
zKc(+LSX&EKVq9cmJE!@hEPMK>j!?#w35Wgy*@s&3?S5$XjcF?yqIg2H)xYf|BLt!J
zlh}dLonyx2zbSXS7d+As{4X3R{zqEYzc?^6w08h%!z@)DY;EQ3?O%Wt9bQ1-ATap$
zZHPTc;l&GEu$&zH1zbV>|F3ukG<0|OrvGOQm?2Qx&B0yZpX(Mw;8W)SdjSQ-J3v!Q
zd4byk3eWx*XyCs+M*@wSKhgK#Xy5m;(7I)5UK_*O_bxj%crMLJFsip|s}^W}zZYXa
zkXGxC{LUV;-+lvcleC{evm|)+JNqE?tpCF<X~oxiN6i#g_-z_mn84R#*F;gh1o{?!
z&5zd|9oI%%SNgEE&R=A<Bk+_A0GC(qR^SAjFeQ{5xg>pA3@_g=(-{J6<}`IfM}8bx
z(G7myiQY8&&R*fS6o4FzH<6sDM)tlpkz5pYJGcw12*a#>Qdq0bKIs^c{M2J!7G-Hv
zfUP)Pe2tv2l0wQq6}gN@N;W}7oZoV4Oc$jE{n9a>u1rgF?E=&p8P-)8VS^<ZC@YM5
z5Xd|AhLk7e(ozkE>@4UP92RBKN|GOSE2-uMk^N{BiW)#ehg?PS!UWe8oS!dVtwwRI
zOKU4KSe||p&U)NK4q@F~65xxD^q>W|=R+7Z?Vx;-b{>3hdLB;P_~b#s+#?F15VPZ>
zwo?_g5dwD|PmrtFiXmbK<SANg6&X8rCMW|JV2JP<2wjPdE-E3rhN0U=im_`fGYap)
zrH5UIP^No`4q_)WBfMV87B2=_B{94bl>KhsL^bRoQM_Q#-(KIuq_}7@ov7l$a<hZd
z&&=L5zmBQ)JO7EgcYlcc?lv8gQYG6{X%wf8lzNX!yZV8XKt>$t`7h6Elo%&8s1$X!
z`VW?76hjF9Nk}Usx4)i$@HoyKsTi*3uQG~LLi#G{`Cs+n{E;m6DB{nHLk7uQXf{!#
z7xw^JO_@#Hu0-le&Pk~dG^3C~$Xt8yY8lBhv^iR`jdv=@y#DKNlFT^D@qlxb_3O(v
zW6yz-N^2iiqW8z$#o(a02WAmPr&PHfDd=uYt%}-DUMX~U^Cj~YIoC1D^#5Yz<qh}r
W_VcuNpob{kmIKj?h&<4LNdFIq6S7PI

literal 0
HcmV?d00001

diff --git a/Programming/WDWR/projekt/doc/main.tex b/Programming/WDWR/projekt/doc/main.tex
new file mode 100644
index 00000000..af62b559
--- /dev/null
+++ b/Programming/WDWR/projekt/doc/main.tex
@@ -0,0 +1,921 @@
+\documentclass[12pt]{article}
+\usepackage[utf8]{inputenc}
+\usepackage[polish]{babel} 
+\usepackage{amsmath,amssymb}
+\usepackage{graphicx}
+\usepackage{booktabs}
+\usepackage{hyperref}
+\usepackage{longtable}
+\usepackage{enumitem}
+
+\title{WDWR, sprawozdanie}
+\author{Krzysztof Rudnicki, 307585}
+\date{\today}
+
+\begin{document}
+
+\maketitle
+
+\section*{Spis treści}
+\begin{longtable}{|c|l|c|}
+\hline
+1 & Treść zadania & 2 \\
+\hline
+2 & Jednokryterialny model wyboru w warunkach ryzyka z wartością oczekiwaną jako miarą & 3 \\
+  & zysku & \\
+  & 2.1 Zbiory indeksowe & 3 \\
+  & 2.2 Parametry & 3 \\
+  & 2.3 Zmienne & 4 \\
+  & 2.4 Ograniczenia & 4 \\
+  & 2.5 Funkcja celu & 4 \\
+\hline
+3 & Dwukryterialny model zysku i ryzyka z wartoscią oczekiwaną jako miarą zysku i od & 5 \\
+  & chyleniem maksymalnym jako miarą ryzyka & \\
+  & 3.1 Zbiory indeksowe & 5 \\
+  & 3.2 Parametry & 5 \\
+  & 3.3 Zmienne & 5 \\
+  & 3.4 Ograniczenia & 5 \\
+  & 3.5 Metoda punktu odniesienia & 6 \\
+\hline
+4 & Wyznaczenie parametrów zadania z rozkładu t-Studenta & 6 \\
+\hline
+5 & Model dla programu AMPL & 8 \\
+  & 5.1 Plik z modelem (.mod) & 8 \\
+  & 5.2 Plik z danymi (.dat) & 11 \\
+  & 5.3 Skrypty uruchomieniowe (.run) & 14 \\
+\hline
+6 & Rozwiązanie zadania optymalizacji & 16 \\
+  & 6.1 Wyniki dla modelu jednokryterialnego & 16 \\
+  & 6.2 Wyniki dla modelu dwukryterialnego & 19 \\
+  & 6.2.1 Obraz zbioru rozwiązań efektywnych w przestrzeni ryzyko-zysk & 19 \\
+  & 6.2.2 Analiza relacji dominacji stochastycznej dla trzech wybranych rozwiązań efek & 21 \\
+  & tywnych & \\
+\hline
+\end{longtable}
+
+\section*{WDWR 18402}
+
+Rozważamy następujące zagadnienie planowania produkcji:
+
+\begin{itemize}
+\item Przedsiębiorstwo wytwarza 4 produkty P1, \ldots, P4 na następujących maszynach: 4 szlifierkach, 2 wiertarkach pionowych, 3 wiertarkach poziomych, 1 frezarce i 1 tokarce. Wymagane czasy produkcji 1 sztuki produktu (w godzinach) w danym procesie obróbki zostały przedstawione w poniższej tabeli:
+\end{itemize}
+
+\begin{table}[h!]
+\centering
+\begin{tabular}{|l|c|c|c|c|}
+\hline
+                   & P1   & P2   & P3   & P4   \\
+\hline
+Szlifowanie       & 0,4  & 0,6  & —    & —    \\
+\hline
+Wiercenie pionowe & 0,2  & 0,1  & —    & 0,6  \\
+\hline
+Wiercenie poziome & 0,1  & —    & 0,7  & —    \\
+\hline
+Frezowanie        & 0,06 & 0,04 & —    & 0,05 \\
+\hline
+Toczenie          & —    & 0,05 & 0,02 & —    \\
+\hline
+\end{tabular}
+\end{table}
+
+\begin{itemize}
+\item Dochody ze sprzedaży produktów (w zł/sztukę) określają składowe wektora losowego \textbf{R} = ($R_1, \ldots, R_4$)$^T$. Wektor losowy \textbf{R} opisuje 4-wymiarowy rozkład $t$-Studenta z 5 stopniami swobody, którego wartości składowych zostały zawężone do przedziału [5; 12]. Parametry $\mu$ oraz $\mathbf{\Sigma}$ niezawężonego rozkładu $t$-Studenta są następujące:
+
+$$
+\mu = \begin{pmatrix} 9 \\ 8 \\ 7 \\ 6 \end{pmatrix}, \qquad \Sigma = \begin{pmatrix} 16 & -2 & -1 & -3 \\ -2 & 9 & -4 & -1 \\ -1 & -4 & 4 & 1 \\ -3 & -1 & 1 & 1 \end{pmatrix}.
+$$
+\end{itemize}
+
+\begin{itemize}
+\item Istnieją ograniczenia rynkowe na liczbę sprzedawanych produktów w danym miesiącu:
+\end{itemize}
+
+\begin{table}[h!]
+\centering
+\begin{tabular}{|l|c|c|c|c|}
+\hline
+         & P1  & P2  & P3  & P4  \\
+\hline
+Styczeń & 200 & 0   & 100 & 200 \\
+\hline
+Luty    & 300 & 100 & 200 & 200 \\
+\hline
+Marzec  & 0   & 300 & 100 & 200 \\
+\hline
+\end{tabular}
+\end{table}
+
+\begin{itemize}
+\item Jeżeli w danym miesiącu jest sprzedawany produkt P1 lub P2, to musi być również sprzedawany produkt P4 w ilości nie mniejszej niż suma sprzedawanych produktów P1 i P2.
+\item Istnieje możliwość składowania do 200 sztuk każdego produktu w danym czasie w cenie 1 zł/sztukę za miesiąc. Aktualnie firma nie posiada żadnych zapasów, ale jest pożądane mieć po 50 sztuk każdego produktu pod koniec marca.
+\item Przedsiębiorstwo pracuje 6 dni w tygodniu w systemie dwóch zmian. Każda zmiana trwa 8 godzin. Można założyć, że każdy miesiąc składa się z 24 dni roboczych.
+\item 1. Zaproponować jednokryterialny model wyboru w warunkach ryzyka z wartością oczekiwaną jako miarą zysku. Wyznaczyć rozwiązanie optymalne.
+\item 2. Jako rozszerzenie powyższego zaproponować dwukryterialny model zysku i ryzyka z wartością oczekiwaną jako miarą zysku i odchyleniem maksymalnym jako miarą ryzyka. Dla decyzji $\mathbf{x} \in Q$ odchylenie maksymalne jest definiowane jako $D(\mathbf{x}) = \max_{t=1,...,T} |\mu(\mathbf{x}) - r_t(\mathbf{x})|$, gdzie $\mu(\mathbf{x})$ oznacza wartość oczekiwaną, $r_t(\mathbf{x})$ realizację dla scenariusza $t$.
+    \begin{itemize}
+    \item a. Wyznaczyć obraz zbioru rozwiązań efektywnych w przestrzeni ryzyko–zysk.
+    \item b. Wskazać rozwiązania efektywne minimalnego ryzyka i maksymalnego zysku. Jakie odpowiadają im wartości w przestrzeni ryzyko–zysk?
+    \item c. Wybrać trzy dowolne rozwiązania efektywne. Sprawdzić czy zachodzi pomiędzy nimi relacja dominacji stochastycznej pierwszego rzędu. Wyniki skomentować, odnieść do ogólnego przypadku.
+    \end{itemize}
+\end{itemize}
+
+\section{Jednokryterialny model wyboru w warunkach ryzyka z wartością oczekiwaną jako miarą zysku}
+
+W celu rozwiązania postawionego zadania dokonano sformułowania modelu programowania liniowego całkowitoliczbowego. Poniżej przedstawiono zapis matematyczny modelu.
+
+\subsection{Zbiory indeksowe}
+
+\begin{table}[h!]
+\centering
+\begin{tabular}{|l|l|}
+\hline
+Zbiór & Opis \\
+\hline
+P = P1, \ldots, P4 & Zbiór wytwarzanych produktów \\
+\hline
+T = T1, \ldots, T5 & Zbiór typów narzędzi wykorzystywanych przy produkcji \\
+\hline
+M = M1, M2, M3 & Zbiór kolejnych miesięcy produkcji \\
+\hline
+\end{tabular}
+\end{table}
+
+\subsection{Parametry}
+
+\begin{table}[h!]
+\centering
+\begin{tabular}{|l|p{10cm}|}
+\hline
+Parametr & Opis \\
+\hline
+$tc_t$ & Liczba narzędzi typu t [szt] \\
+\hline
+$eppu_p$ & Oczekiwany zysk ze sprzedaży jednej sztuki produktu $p$ [zł] \\
+\hline
+$ttpu_{tp}$ & Czas wykorzystania maszyny typu $t$ przy produkcji jednej sztuki produktu $p$ [godz] \\
+\hline
+$smlm_p$ & Limit sprzedaży produktu $p$ w miesiącu $m$ [szt] \\
+\hline
+$stl_p$ & Limit pojemności magazynu na produkt $p$ [szt] \\
+\hline
+$stcp_u$ & Koszt magazynowania jednej sztuki dowolnego produktu [zł] \\
+\hline
+$st0_p$ & Początkowy stan magazynowy produktu $p$ [szt] \\
+\hline
+$dst_p$ & Porządany końcowy stan magazynowy produktu $p$ [szt] \\
+\hline
+$dp_m$ & Liczba dni roboczych w każdym miesiącu [d] \\
+\hline
+$sp_d$ & Liczba zmian w każdym dniu roboczym [j] \\
+\hline
+$whp_s$ & Liczba godzin roboczych w ciągu każdej zmiany [godz] \\
+\hline
+$whp_m = dp_m \cdot sp_d \cdot hp_s$ & Liczba godzin roboczych w ciągu każdego miesiąca [godz] \\
+\hline
+$att_t = tc_t \cdot whp_m$ & Dostępna liczba godzin roboczych maszyn typu $t$ w ciągu każdego miesiąca [godz] \\
+\hline
+\end{tabular}
+\end{table}
+
+\subsection{Zmienne}
+
+\begin{table}[h!]
+\centering
+\begin{tabular}{|l|p{10cm}|}
+\hline
+Zmienna & Opis \\
+\hline
+$p_{mp}$ & Liczba sztuk produktu $p$ wyprodukowanych w miesiącu $m$ [szt] \\
+\hline
+$s_{mp}$ & Liczba sztuk produktu $p$ sprzedanych w miesiącu $m$ [szt] \\
+\hline
+$ts_p = \sum_{m \in M} s_{mp}$ & Całkowita liczba sprzedanych sztuk produktu $p$ \\
+\hline
+$std_{mp} = p_{mp} - s_{mp}$ & Liczba sztuk produktu $p$ zmagazynowanych w miesiącu $m$ [szt] \\
+\hline
+$stg_{mp} = st0_p + \sum_{m2=1}^{m} std_{m2p}$ & Stan magazynowy produktu $p$ na koniec miesiąca $m$ [szt] \\
+\hline
+$uttm_t = \sum_{p \in P} p_{mp} \cdot ttpu_{tp}$ & Wykorzystanie czasu pracy maszyny typu $t$ w miesiącu $m$ [godz] \\
+\hline
+$tstc = stcp_u \cdot \sum_{m \in M} \sum_{p \in P} stg_{mp}$ & Całkowity koszt wykorzystania magazynów [zł] \\
+\hline
+$ep = \sum_{p \in P} (ts_p \cdot eppu_p) - tstc$ & Wartość zysku całkowitego dla wartości oczekiwanych zysku ze sprzedaży produktów [zł] \\
+\hline
+\end{tabular}
+\end{table}
+
+\subsection{Ograniczenia}
+
+Ograniczenie rynkowe sprzedawanych produktów:
+
+$s_{mp} \leq smlm_p, \quad \forall m \in M, \forall p \in P$
+
+Ograniczenie sprzedaży produktów w pierszym miesiącu:
+
+$$s_{1p} \leqslant p_{1p}, \quad \forall p \in P$$
+
+Ograniczenie sprzedaży produktów w kolejnych miesiącach:
+
+$$s_{mp} \leqslant p_{mp} + stg_{mp}, \quad \forall m \in M \backslash \{1\}$$
+
+Ograniczenie na powiązanie sprzedaży produktu 4 ze sprzedażą produktów 1 i 2:
+
+$s_{m4} > s_{m1} + s_{m2}, \quad \forall m \in M$
+
+Ograniczenie pojemności magazynów:
+
+$$stg_{mp} \leqslant stl_p, \quad \forall p \in P$$
+
+Ograniczenie na pożądany stan magazynowy na koniec miesiąca 3:
+
+$$stg_{3p} \geqslant dst_p, \quad \forall p \in P$$
+
+Ograniczenie wykorzystania czasu pracy narzędzi w danym miesiącu:
+
+$uttm_t \leq att_t, \quad \forall t \in T, \forall m \in M$
+
+\subsection{Funkcja celu}
+
+Jako funkcję celu przyjęto maksymalizację wartości oczekiwanej zysku: $maximize \; ep$
+
+\section{Dwukryterialny model zysku i ryzyka z wartoscią oczekiwaną jako miarą zysku i odchyleniem maksymalnym jako miarą ryzyka}
+
+Model ten został zrealizowany jako rozszerzenie modelu jednokryterialnego o dodatkowe zbiory, parametry, zmienne, ograniczenia i nową funkcję celu.
+
+\subsection{Zbiory indeksowe}
+
+\begin{table}[h!]
+\centering
+\begin{tabular}{|l|l|}
+\hline
+Zbiór & Opis \\
+\hline
+S = S1, \ldots, S1000 & Zbiór scenariuszy wygenerowanych z rozkładu t-Studenta \\
+\hline
+\end{tabular}
+\end{table}
+
+\subsection{Parametry}
+
+\begin{table}[h!]
+\centering
+\begin{tabular}{|l|l|}
+\hline
+Parametr & Opis \\
+\hline
+$sppu_{ps}$ & Zysk ze sprzedaży jednej sztuki produktu $p$ w scenariuszu $s$ [zł] \\
+\hline
+\end{tabular}
+\end{table}
+
+\subsection{Zmienne}
+
+\begin{table}[h!]
+\centering
+\begin{tabular}{|l|p{10cm}|}
+\hline
+Zmienna & Opis \\
+\hline
+$sp_s = \sum_{p \in P} (ts_p \cdot sppu_{ps}) - tstc$ & Wartość zysku całkowitego dla scenariusza $s$ zysku ze sprzedaży produktów [zł] \\
+\hline
+$dev_s = ep - sp_s$ & Odchylenie zysku w danym scenariuszu [zł]. Jako, że funkcja wartości bezwzględnej jest nieliniowa zmienna została poddana linearyzacji z użyciem zmiennych $ldev_s$, $P_s$, $Q_s$ \\
+\hline
+$ldev_s = ep - sp_s$ & Zmienna pomocnicza wykorzystana w linearyzacji odchylenia zysku w scenariuszu $s$ \\
+\hline
+$P_s$ & Zmienna pomocnicza wykorzystana w linearyzacji zmiennejk $dev_s$ \\
+\hline
+$Q_s$ & Zmienna pomocnicza wykorzystana w linearyzacji zmiennej $dev_s$ \\
+\hline
+$mdev = \max_{s \in S} dev_s$ & Maksymalne odchylenie zysu [zł]. Jako, że funkcja max jest nie liniowa, zmienna została poddana linearyzacji z użyciem zmiennych $M$, $Z_s$ \\
+\hline
+$M$ & Zmienna pomocnicza wykorzystana w linearyzacji zmiennej $mdev$ \\
+\hline
+$Z_s$ & Zmienna pomocnicza binarna wykorzystana w linearyzacji zmiennej $mdev$ \\
+\hline
+$r = mdev$ & Miara ryzyka, równa maksymalnemu odchyleniu zysku \\
+\hline
+\end{tabular}
+\end{table}
+
+\subsection{Ograniczenia}
+
+Ograniczenie związane z linearyzacją zmiennej $dev_s$:
+
+$$lde v_{s1} - lde v_{s2} + P_{s1} - Q_{s2} = 0, \quad \forall s_1, s_2 \in S$$
+
+Ograniczenie związane z linearyzację zmiennej $mdev$:
+
+$$mdev \geqslant dev_s, \quad \forall s \in S$$
+
+$$mdev \leqslant dev_s + M(1 - Z_s), \quad \forall s \in S$$
+
+$$\sum_{s \in S} Z_s = 1$$
+
+\subsection{Metoda punktu odniesienia}
+
+Jako model preferencji dla modelu dwukryterialnego została wybrana metoda punktu odniesienia. Wprowadza ona zestaw dodatkowych parametrów i zmiennych:
+
+\begin{table}[h!]
+\centering
+\begin{tabular}{|l|p{10cm}|}
+\hline
+Parametr & Opis \\
+\hline
+$asp_{ep}$ & Poziom aspiracji oczekiwanego zysku \\
+\hline
+$asp_r$ & Poziom aspiracji ryzyka \\
+\hline
+$\lambda_{ep}$, $\lambda_r$ & Współczynniki normalizujące, odpowiednio dla zysku i ryzyka. Ze względu na ogólne sformułowanie metody punktu odniesienia jako problemu maksymalizacji, $\lambda_{ep}$ przyjmie wartość dodatnią, a $\lambda_r$ ujemną. \\
+\hline
+$\beta$ & Współczynnik pomniejszający wartość ocen wykraczających powyżej poziomu aspiracji \\
+\hline
+$\varepsilon$ & Współczynnik składnika regularyzacyjnego \\
+\hline
+\end{tabular}
+
+\begin{tabular}{|l|l|}
+\hline
+Zmienne & Opis \\
+\hline
+$oc_{ep}$, $oc_r$ & Wartości indywidualnych funkcji osiągnięć dla zysku i ryzyka \\
+\hline
+$v$ & Zmienna pomocnicza metody punktu odniesienia \\
+\hline
+\end{tabular}
+\end{table}
+
+Ograniczenia zmiennej $v$ przez wartości indywidualnych funkcji osiągnięć:
+
+$v \leq oc_{ep}$ oraz $v \leq oc_r$
+
+Ograniczenia indywidualnych funkcji osiągnięć:
+
+$$oc_r \leqslant \lambda_r (r - asp_r)$$
+
+$$oc_r \leqslant \beta \lambda_r (r - asp_r)$$
+
+$$oc_{ep} \leqslant \lambda_p (ep - asp_{ep})$$
+
+$$oc_{ep} \leqslant \beta \lambda_p (ep - asp_{ep})$$
+
+Funkcja celu metody punktu odniesienia w postaci dla programowania liniowego:
+
+$$\max \quad v + \varepsilon (oc_{ep} + oc_r)$$
+
+\section{Wyznaczenie parametrów zadania z rozkładu t-Studenta}
+
+W celu wyznaczenia wartości oczekiwanej wektora $R$ (odpowiadającą parametrowi modelu $eppu_p$) wykorzystano następującą zależność:
+
+$$E(R) = \mu + \sigma \cdot \frac{\Gamma(\frac{\nu - 1}{2})((\nu + a^2)^{-\frac{\nu - 1}{2}} - (\nu + b^2)^{\frac{\nu - 1}{2}})\nu^{\frac{\nu}{2}}}{2(F_{\nu}(b) - F_{\nu}(a))\Gamma(\frac{\nu}{2})\Gamma(\frac{1}{2})}$$
+
+gdzie:
+
+\begin{itemize}
+\item $\mu$ wartość oczekiwana dla $R$,
+\item $\Gamma$ funkcja gamma Eulera,
+\item $\nu$ liczba stopni swobody,
+\item $F$ dystrybuanta standardowego rozkładu t-Studenta $t(0, 1; \nu)$ z $\nu$ stopniami swobody,
+\item $a = \frac{\alpha-\mu}{\sigma}$, gdzie $\alpha$ to lewy kraniec przedziału,
+\item $b = \frac{\beta-\mu}{\sigma}$, gdzie $\beta$ to prawy kraniec przedziału.
+\end{itemize}
+
+Otrzymano wartości:
+
+$E(R)^T = [8.5094, 8.4710, 8.1319, 6.3944]$
+
+Do obliczenia wartości oczekiwanej oraz wyznaczenia scenariuszy wykorzystano skrypt napisany w języku $R$. Wygenerowano 1000 scenariuszy testowtych. Użyty skrypt przedstawia Listing 1.
+
+Listing 1: Skrypt w języku $R$ do obliczania wartości oczekiwanej wektora $R$ i generowania scenariuszy z rozkładu t-Studenta.
+
+\begin{verbatim}
+1 library ( tmvtnorm )
+2
+3 # t- Stutdet parameters
+4 Mu = c(9 , 8 , 7 , 6)
+5 Sigma = matrix (c(16 , -2 , -1 , -3 ,
+6 -2 , 9 , -4 , -1 ,
+7 -1 , -4 , 4 , 1 ,
+8 -3 , -1 , 1 , 1) ,
+9 nrow =4 , ncol =4)
+10 lower _ bound = 5
+11 upper _ bound = 12
+12
+13 # Generate scenarios
+14 data <- rtmvt ( n =10000 , mean = mu , sigma = sigma , df =5 , lower =rep ( lower _←-
+       bound , 4) , upper =rep ( upper _bound , 4) )
+15 write . table ( format (data , digits =15 , drop0trailing = F ) , " data10000 .txt"←-
+       , quote =F , sep ="\t", eol ="\n\t", col . names = F , row . names = T )
+16 mean <- colMeans ( data )
+17
+18 E <- function ( idx , Mu , Sigma , v , alfa , beta ) {
+19 mu = Mu [ idx ]
+20 sigma = Sigma [ idx , idx ]
+21 a = ( alfa - mu )/ sigma
+22 b = ( beta - mu )/ sigma
+23 nom = gamma (( v -1)/2) *
+24 (( v + a ^2) ^( -1*(v -1) /2) -
+25 ( v + b ^2) ^( -1*(v -1)/2) ) *
+26 v ^( v/2)
+27 den = 2 * (pt(b , v ) - pt(a , v ) ) * gamma ( v/2) * gamma (1/2)
+28 return ( mu + sigma *( nom /den ) )
+29 }
+30
+31 ER1 <- E (1 , Mu , Sigma , 5 , 5 , 12)
+32 ER2 <- E (2 , Mu , Sigma , 5 , 5 , 12)
+33 ER3 <- E (3 , Mu , Sigma , 5 , 5 , 12)
+34 ER4 <- E (4 , Mu , Sigma , 5 , 5 , 12)
+\end{verbatim}
+
+\begin{verbatim}
+45
+46 # Aktualny stan magazynowy [szt]
+47 param startingStorage { PRODUCTS } >= 0;
+48
+49 # Pozadany stan magazynowy na koniec symulacji [szt]
+50 param desiredEndStorage { PRODUCTS } >= 0;
+51
+52 # Liczba dni roboczych w miesiacu [d]
+53 param daysPerMonth >= 1;
+54
+55 # Liczba zmian w ciagu jednego dnia roboczego
+56 param shiftsPerDay >= 1;
+57
+58 # Dlugosc zmiany [ godz ]
+59 param hoursPerShift >= 1;
+60
+61 # Liczba roboczogodzin w miesiacu [ godz ]
+62 param workHoursPerMonth = daysPerMonth * shiftsPerDay * hoursPerShift ;
+63
+64 # Czas pracy narzedzi w danym miesiacu
+65 param availableToolTime { t in TOOLS } = toolCount [ t ]* workHoursPerMonth←-
+       ;
+66
+67 # ##########
+68 # Zmienne #
+69 # ##########
+70 # Produkcja produktow
+71 var produced { MONTHS , PRODUCTS } >= 0 integer ;
+72
+73 # Sprzedaz produktow w danym miesiacu
+74 var sold { MONTHS , PRODUCTS } >= 0 integer ;
+75 var totalSold { p in PRODUCTS } = sum { m in MONTHS } sold [m , p ];
+76
+77 # Ilosc produktow przekazanych do magazynu w danym miesiacu
+78 var stored { m in MONTHS , p in PRODUCTS } = produced [m , p ] - sold [m , p←-
+       ];
+79
+80 # Stan magazynowy na koniec danego miesiaca
+81 var storage { m in MONTHS , p in PRODUCTS } =
+82 startingStorage [ p ] + sum { m2 in MONTHS : ord( m2 ) <= ord( m ) } ←-
+               stored [ m2 , p ];
+83
+84 # Wykorzystany czas pracy
+85 var usedToolTime { m in MONTHS , t in TOOLS } =
+86 sum { p in PRODUCTS } produced [m , p ]* toolTimePerUnit [t , p ];
+87
+88 # Koszt magazynowania
+89 var monthlyStorageCost { m in MONTHS } =
+90 (sum { p in PRODUCTS } storage [m , p ]) * storageUnitCost ;
+91 var totalStorageCost = sum { m in MONTHS } monthlyStorageCost [ m ];
+92
+93 # Zysk dla wartosci oczekiwanej
+94 var expectedSalesProfit =
+95 sum { p in PRODUCTS } totalSold [ p ]* expectedProfitPerUnit [ p ];
+96 var expectedNetProfit =
+97 expectedSalesProfit - totalStorageCost ;
+\end{verbatim}
+
+\begin{verbatim}
+98
+99 # Zysk w danym scenariuszu
+100 var scenarioSalesProfit { s in SCENARIOS } =
+101 sum { p in PRODUCTS } totalSold [ p ]* scenarioProfitPerUnit [s , p ];
+102 var scenarioNetProfit { s in SCENARIOS } =
+103 scenarioSalesProfit [ s ] - totalStorageCost ;
+104
+105 # Odchylenie jako miara ryzyka - zlinearyzowana wartosc bezwzgledna
+106 var deviation { s in SCENARIOS } =
+107 expectedNetProfit - scenarioNetProfit [ s ];
+108 var P { SCENARIOS } >= 0;
+109 var Q { SCENARIOS } >= 0;
+110 subject to deviationLimit { s1 in SCENARIOS , s2 in SCENARIOS }:
+111 deviation [ s1 ] - deviation [ s2 ]+ P [ s1 ] - Q [ s2 ] = 0;
+112
+113 #var maxDeviation = max {s in SCENARIOS } deviation [s];
+114 var maxDeviation ;
+115 # Linearyzacja maksymalnego odchylenia jako miary ryzyka
+116 param M = 10000;
+117 var Z { SCENARIOS } binary ;
+118 subject to mdLimit { s in SCENARIOS }:
+119 maxDeviation >= deviation [ s ];
+120 subject to mdWhere { s in SCENARIOS }:
+121 maxDeviation <= deviation [ s ] + M *(1 - Z [ s ]) ;
+122 subject to mdOS :
+123 sum { s in SCENARIOS } Z [ s ] = 1;
+124
+125 # Aliasy dla ocenianych wartosci
+126 var profit = expectedNetProfit ;
+127 var risk = maxDeviation ;
+128
+129 # ######################
+130 # Ograniczenia modelu #
+131 # ######################
+132
+133 # Ograniczenie rynkowe sprzedazy produktow
+134 subject to SalesMarketLimit { m in MONTHS , p in PRODUCTS }:
+135 sold [m , p ] <= salesMarketLimit [m , p ];
+136 # Ograniczenie magazynowe sprzedazy produktow
+137 subject to SalesLimit1 { p in PRODUCTS }:
+138 sold [ first ( MONTHS ) , p ] <= produced [ first ( MONTHS ) , p ];
+139 subject to SalesLimit2 { m in MONTHS , p in PRODUCTS : m != first ( MONTHS←-
+       ) }:
+140 sold [m , p ] <= produced [m , p ] + storage [m , p ];
+141 # Powiazanie sprzedazy produktu P4 ze sprzedaza produktow P1 i P2
+142 subject to P4SalesConstraint { m in MONTHS }:
+143 sold [m , "P4"] >= sold [m , "P1"] + sold [m , "P2"];
+144 # Ograniczenie pojemnosci magazynowej
+145 subject to StorageLimit { m in MONTHS , p in PRODUCTS }:
+146 storage [m , p ] <= storageLimit [ p ];
+147 # Ograniczenie na pozadany stan magazynowy na koniec marca
+148 subject to DesiredStorage { p in PRODUCTS }:
+149 storage [ last ( MONTHS ) , p ] >= desiredEndStorage [ p ];
+150 # Ograniczenie czasu pracy narzedzi w miesiacu
+151 subject to ToolWorkTime { m in MONTHS , t in TOOLS }:
+152 usedToolTime [m , t ] <= availableToolTime [ t ];
+\end{verbatim}
+
+\begin{verbatim}
+153
+154 # ############################
+155 # Metoda punktu odniesienia #
+156 # ############################
+157 # Skladniki wektora oceny
+158 set RATED = {" PROFIT ", " RISK "};
+159 # Wektor oceny
+160 var value { r in RATED } =
+161 if r == " PROFIT " then profit
+162 else if r == " RISK " then risk ;
+163 # Wektor aspiracji
+164 param aspiration { RATED };
+165 # Wartosci utopii i nadiru
+166 param utopia { RATED };
+167 param nadir { RATED };
+168 # Wspolczynniki normalizujace
+169 param lambda { r in RATED } =
+170 1 / ( utopia [r] - nadir [r]);
+171 # Wspolczynnik skladnika regularyzacyjnego
+172 param epsilon ;
+173 # Wspolczynnik pomniejszenia wartosci ocen ponad poziomem aspiracji
+174 param beta ;
+175 # Indywidualne funkcje osiagniec
+176 var individualRating { RATED };
+177 # Zmienna pomocnicza metody punktu odniesienia
+178 var v;
+179 # Skalaryzujaca funkcja osiagniecia
+180 var rating = v + epsilon * (sum {r in RATED } individualRating [r]);
+181 # Odleglosc od punktu odniesienia
+182 var distance {r in RATED } = value [r] - aspiration [r];
+183 # Znormalizowana odleglosc od punktu odniesienia
+184 var normalizedDistance {r in RATED } = lambda [r]* distance [r];
+185 # Ograniczenia zmiennej v przez indywidualne funkcje osiagniec
+186 subject to VSubject {r in RATED }:
+187 v <= individualRating [r];
+188 # Ograniczenia indywidualnych funkcji osiagniec
+189 subject to IndividualRatingSubjectBeta {r in RATED }:
+190 individualRating [r] <= beta * normalizedDistance [r];
+191 subject to IndividualRatingSubject {r in RATED }:
+192 individualRating [r] <= normalizedDistance [r];
+193
+194 ################
+195 # Funkcje celu #
+196 ################
+197 minimize MinimizeProfit : profit ;
+198 maximize MaximizeProfit : profit ;
+199 minimize MinimizeRisk : risk ;
+200 maximize MaximizeRisk : risk ;
+201 maximize RPM: rating ;
+\end{verbatim}
+
+\section{Model dla programu AMPL}
+
+\subsection{Plik z modelem (.mod)}
+
+\subsection{Plik z danymi (.dat)}
+
+Listing 3: Dane dla modelu AMPL - pominięto scenariusze, pełny zestaw danych dostępny w załączniku.
+
+\begin{verbatim}
+1 # ##########################################################
+2 # WDWR 18042 #
+3 # Planowanie produkcj w warunkach ryzyka. #
+4 # DANE #
+5 # Autor : Krzysztof Rudnicki #
+6 # ##########################################################
+7
+8 # Narzedzia
+9 set TOOLS := GRINDER VDRILL HDRILL MILLER LATHE ;
+10
+11 # Miesiace
+12 set MONTHS := JAN FEB MAR ;
+13
+14 # Liczba narzedzi
+15 param toolCount :=
+16 GRINDER 4
+17 VDRILL 2
+18 HDRILL 3
+19 MILLER 1
+20 LATHE 1
+21 ;
+22
+23 # Czasy produkcji h
+24 param toolTimePerUnit :
+25 P1 P2 P3←-
+                               P4 :=
+26 GRINDER 0 .4 0 .6 0 ←-
+             0
+27 VDRILL 0 .2 0 .1 0 ←-
+             0 .6
+28 HDRILL 0 .1 0 0 .7 ←-
+             0
+29 MILLER 0 .06 0 .04 0 0 .05
+30 LATHE 0 0 .05 0 .02 0
+31 ;
+32
+33 # Ograniczenia rynkowe liczby sprzedawanych produktow pcs
+34 param salesMarketLimit :
+35 P1 P2 P3 ←-
+                       P4 :=
+36 JAN 200 0 100 ←-
+             200
+37 FEB 300 100 200 ←-
+             200
+38 MAR 0 300 100 ←-
+             200
+39 ;
+40
+41 # Ograniczeine liczby magazynowanych produktow pcs
+42 param storageLimit :=
+43 P1 200
+44 P2 200
+45 P3 200
+46 P4 200
+\end{verbatim}
+
+\begin{verbatim}
+47 ;
+48
+49 # Koszt magazynowania produktow pln/pcs per month
+50 param storageUnitCost := 1;
+51
+52 # Aktualny stan magazynowy pcs
+53 param startingStorage :=
+54 P1 0
+55 P2 0
+56 P3 0
+57 P4 0
+58 ;
+59
+60 # Pozadany stan magazynowy na koniec marca pcs
+61 param desiredEndStorage :=
+62 P1 50
+63 P2 50
+64 P3 50
+65 P4 50
+66 ;
+67
+68 # Liczba dni roboczych w miesiacu d
+69 param daysPerMonth := 24;
+70
+71 # Liczba zmian w ciagu jednego dnia roboczego
+72 param shiftsPerDay := 2;
+73
+74 # Dlugosc zmiany h
+75 param hoursPerShift := 8;
+76
+77 # Zyski wartosc oczekiwana
+78 param expectedProfitPerUnit :=
+79 P1 8 .50944172786882
+80 P2 8 .47100593224391
+81 P3 8 .1319049712769
+82 P4 6 .39446520538826
+83 ;
+84
+85 # Metoda punktu odniesienia
+86 param epsilon = 0 .000025 ;
+87
+88 param beta = 0 .001 ;
+89
+90 param utopia :=
+91 PROFIT 11987
+92 RISK 1000
+93 ;
+94
+95 param nadir :=
+96 PROFIT -2400
+97 RISK 2815
+98 ;
+99
+100 param aspiration :=
+101 PROFIT 10000
+102 RISK 0
+\end{verbatim}
+
+\subsection{Skrypty uruchomieniowe (.run)}
+
+\section{Rozwiązanie zadania optymalizacji}
+
+\subsection{Wyniki dla modelu jednokryterialnego}
+
+$s_{mp}$ oraz wartość wyznaczonego rozwiązania optymalnego:
+
+$ep = 11987.42[z]$
+
+Listing 7: Wynik działania skryptu wyznaczającego rozwiązanie optymalne modelu jednokryterialnego.
+
+\begin{verbatim}
+1                                                                        # ################################################         
+2 ###Maximize profit for expected profit value ###                                    
+3 # ################################################                                                    
+4 CPLEX                                                                   12 .8.0.0 : optimal   integer   solution ;   objective 11987 .41899  
+5                                                                         11MIP simplex iterations                                                     
+6                                                                         0branch -and - bound nodes                                                     
+7                                                                         produced                           :=                                                 
+8 JAN                                                    P1                                 200                                                     
+9 JAN                                                    P2                                 0                                                     
+10 JAN                                                    P3                                 100                                                     
+11 JAN                                                    P4                                 200                                                     
+12 FEB                                                    P1                                 200                                                     
+13 FEB                                                    P2                                 0                                                     
+14 FEB                                                    P3                                 200                                                     
+15 FEB                                                    P4                                 200                                                     
+16 MAR                                                    P1                                 50                                                     
+17 MAR                                                    P2                                 250                                                     
+18 MAR                                                    P3                                 150                                                     
+19 MAR                                                    P4                                 250                                                     
+20 ;                                                                                                                           
+21                                                                                                                             
+22 sold                                                   :=                                                    
+23 JAN                                                    P1                                 200                                                     
+24 JAN                                                    P2                                 0                                                     
+25 JAN                                                    P3                                 100                                                     
+26 JAN                                                    P4                                 200                                                     
+27 FEB                                                    P1                                 200                                                     
+28 FEB                                                    P2                                 0                                                     
+29 FEB                                                    P3                                 200                                                     
+30 FEB                                                    P4                                 200                                                     
+31 MAR                                                    P1                                 0                                                     
+32 MAR                                                    P2                                 200                                                     
+33 MAR                                                    P3                                 100                                                     
+34 MAR                                                    P4                                 200                                                     
+35 ;                                                                                                                           
+36                                                                                                                             
+37 stored                                                 :=                                                    
+38 JAN                                                    P1                                 0                                                     
+39 JAN                                                    P2                                 0                                                     
+40 JAN                                                    P3                                 0                                                     
+41 JAN                                                    P4                                 0                                                     
+42 FEB                                                    P1                                 0                                                     
+43 FEB                                                    P2                                 0                                                     
+44 FEB                                                    P3                                 0                                                     
+45 FEB                                                    P4                                 0                                                     
+46 MAR                                                    P1                                 50                                                     
+47 MAR                                                    P2                                 50                                                     
+48 MAR                                                    P3                                 50                                                     
+49 MAR                                                    P4                                 50                                                     
+\end{verbatim}
+
+52 Profit: 11987.418989
+
+\begin{figure}[h!]
+\centering
+%\includegraphics[width=\linewidth]{_page_0_Figure_0.jpeg}
+\caption{Obraz zbioru rozwiązań efektywnych w przestrzeni ryzyko-zysk}
+\label{fig:solutions}
+\end{figure}
+
+\subsection{Wyniki dla modelu dwukryterialnego}
+
+\subsubsection{Obraz zbioru rozwiązań efektywnych w przestrzeni ryzyko-zysk}
+
+Obraz zbioru rozwiązań efektywnch w przestrzeni ryzyko-zysk został uzyskany poprzez rozwiązanie zadania metody punktu odniesienia dla różnych wartości aspiracji dla zysku oraz ryzyka. Do wykonania obliczeń posłużono się skryptem przedstawionym na Listing 7. Obliczenia przeprowadzono ustalając poziomy aspiracji w wyznaczonych granicach zmienności zysku i ryzyka (wektory nadiru i utopii wyznaczone w kolejnej sekcji). Dla każdego poziomu aspiracji wykorzystano po 10 równoodległych wartości znajdujących się w przedziałach definiowanych przez wektory nadiru i utopii.
+
+Ze względu na duży rozmiar zadania, a przez długi czas obliczeń przy 1000 scenariuszach, zdecydowano się ograniczyć ich liczbę do 50. Niestety nie jest to liczba wystarczająca do przeprowadzenia dokładnych obliczeń, jednak uzyskane wyniki powinny być wystarczające do przedstawienia działania metody.
+
+Fragment wyników działania skryptu obliczeniowego przedstawia Listing 8. Obraz zbioru rozwiązań efektywnych w przestrzeni ryzyko-zysk pokazuje Rysunek 1.
+
+Listing 8: Skrypt obliczający wartości do wyznaczenia obrazu zbioru rozwiązań efektywnych w przestrzeni ryzyko-zysk. Pełne wyniki dostępne w załączniku.
+
+\begin{verbatim}
+1 ### 39: Solving model for aspirations : 2395 .666667 , 312 .777778
+2 CPLEX 12 .8.0.0 : optimal integer solution within mipgap or absmipgap ; ←-
+      objective 5 .427722957e -07
+3 39 MIP simplex iterations
+4 0 branch -and - bound nodes
+5 absmipgap = 7 .81092e -07 , relmipgap = 1 .43881
+\end{verbatim}
+
+\begin{verbatim}
+6 Profit : 2417 .827519
+7 Risk : 311 .250020
+8 RPM : 0 .000001
+9 ### 40: Solving model for aspirations : 2395 .666667 , 0 .000000
+10 CPLEX 12 .8.0.0 :
+11 < BREAK > ( cplex )
+12 CPLEX solution status 13 with fixed integers :
+13 aborted in phase II
+14 aborted , integer solution exists ; objective -0 .06697476417
+15 116486 MIP simplex iterations
+16 103313 branch -and - bound nodes
+17 absmipgap = 6 .93933e -05 , relmipgap = 0 .00103611
+18 Profit : 1432 .148909
+19 Risk : 188 .510726
+20 RPM : -0 .066975
+\end{verbatim}
+
+Rozwiązania efektywne minimalnego ryzyka i maksymalnego zysku
+
+Rozwiązania efektywne dla minimalnego ryzyka i maksymalnego zysku wyznaczono wykorzystując skrypt przedstawiony na listingu Listing 4. Na podstwaie wyników jego działania, które przedstawia Listing 9 można podać następujące rozwiązania:
+
+\begin{itemize}
+\item Minimalne ryzyko: $ep = -1000$, przy $r = 0$,
+\item Maksymalny zysk: $ep = 11987$, przy $r = 2569$
+\end{itemize}
+
+Dodatkowo poza zakresem zadania wyznaczonon pozostałe elementy potrzebne do wyznaczenia wektorów nadiru i utopii:
+
+\begin{itemize}
+\item Maksymalne ryzyko: $ep = 9193$, przy $r = 2815$,
+\item Minimalny zysk: $ep = -2400.00$, przy $r = 0.00$
+\end{itemize}
+
+$$\text{Wektor nadiru: } (-2400, 2815)$$
+
+Wektor utopii: $(0, 11987)$
+
+Listing 9: Skrypt wyznaczający rozwiązania optymalne modelu dwukryterialnego.
+
+\begin{verbatim}
+1 # ########################
+2 ### Minimizing profit ###
+3 # ########################
+4 CPLEX 12 .8.0.0 : optimal integer solution ; objective -2400
+5 7 MIP simplex iterations
+6 0 branch -and - bound nodes
+7 Profit : -2400
+8 Risk : 0
+9
+10 # ########################
+11 ### Maximizing profit ###
+12 # ########################
+13 CPLEX 12 .8.0.0 : optimal integer solution ; objective 11987 .41899
+14 32 MIP simplex iterations
+15 0 branch -and - bound nodes
+16 Profit : 11987
+17 Risk : 2569
+18
+\end{verbatim}
+
+\begin{verbatim}
+19 # ######################
+20 ### Minimizing risk ###
+21 # ######################
+22 CPLEX 12 .8.0.0 : optimal integer solution ; objective 0
+23 0 MIP simplex iterations
+24 0 branch -and - bound nodes
+25 Profit : -1000
+26 Risk : 0
+27
+28 # #######################
+29 ### Maximizing risk k###
+30 # #######################
+31 CPLEX 12 .8.0.0 : optimal integer solution ; objective 2815 .995263
+32 21837 MIP simplex iterations
+33 705 branch -and - bound nodes
+34 Profit : 9193
+35 Risk : 2815
+\end{verbatim}
+
+\subsubsection{Analiza relacji dominacji stochastycznej dla trzech wybranych rozwiązań efektywnych}
+
+Do analizy wybrano następujące scenariusze:
+
+\begin{enumerate}
+\item Maksymalny zysk $ep = 11987.42$,
+\item Poziomy aspiracji $aspep = 8789.89$ oraz $asp^r = 1876.67$,
+\item Poziomy aspiracji $aspep = 10388.44$ oraz $asp^r = 938.33$.
+\end{enumerate}
+
+Dane do analizy zostały wygenerowane w trakcie przeprowadzania obliczeń do poprzednich podpunktów i są dostępne w załącznikach.
+
+Dystrybuanty zysku przedstawia Rysunek 2.
+
+Na podstawie wykresów możemy stwierdzić, że rozwiązanie dla scenariusza z maksymalnym zyskiem dominuje w sensie FSD pozostałe rozwiązania. Dodatkowo widzimy, że rozwiązanie ze scenariusza 3 dominuje w sensie FSD rozwiązanie scenariusza 2.
+
+\begin{figure}[h!]
+\centering
+%\includegraphics[width=\linewidth]{_page_0_Figure_0.jpeg}
+\caption{Wykres dystrybuant zysku dla poszczególnych rozwiązań}
+\end{figure}
+
+\end{document}
\ No newline at end of file